需要一段matlab代码计算图像灰度均值、灰度方差、灰度熵、灰度能量、灰度峰度、相关度、对比度、熵率，并将上述得到的值使用一个矩阵存放

以下是一段计算图像特征值的Matlab代码，并将结果存放在一个矩阵中。

% 读入图像
I = imread('lena.png');

% 计算图像灰度均值
mean_gray = mean(I(:));

% 计算图像灰度方差
var_gray = var(double(I(:)));

% 计算图像灰度熵
p = imhist(I) / numel(I);
p(p==0) = [];
entropy_gray = -sum(p.*log2(p));

% 计算图像灰度能量
energy_gray = sum(sum(double(I).^2));

% 计算图像灰度峰度
kurtosis_gray = kurtosis(double(I(:)));

% 计算图像相关度
corr_gray = corr2(I, I);

% 计算图像对比度
contrast_gray = (max(I(:))-min(I(:))) / (max(I(:))+min(I(:)));

% 计算图像熵率
entropy_rate_gray = entropy_gray / log2(double(numel(I)));

% 将结果存放在一个矩阵中
feature_matrix = [mean_gray var_gray entropy_gray energy_gray kurtosis_gray corr_gray contrast_gray entropy_rate_gray];

上述代码中，使用了Matlab内置的一些函数来计算图像特征值。例如，`mean`函数可以计算矩阵的均值，`var`函数可以计算方差，`imhist`函数可以计算图像的直方图，`kurtosis`函数可以计算峰度，`corr2`函数可以计算两个矩阵的相关度。最后，将得到的特征值存放在一个矩阵中，每一行代表一张图像的特征值。