关于灰度共生矩阵的理解

首先来介绍灰度共生矩阵的公式，这是最重要也是最基本的。

Fig.1 GLCM 计算公式

Fig. 2 GLCM计算参数实验

其中，W为滑动窗口的大小，Moving step为滑动窗口移动的距离，而d为共生距离，也就是灰度共生矩阵中的d，最后的K为量化后的灰度级别。

Fig.3 滑动窗口的理解

Note: Fig.3 所示为水平方向（0度）获得共生矩阵的演示图。其他3个方向（45度、90度和135度）情况类似。

每一个窗口均获得一个GLCM，然后依据这些GLCM可以获得特征参数，然后即可获得如Fig.4 的散点关系图。

Fig.4 不同纹理特征的散点图

注意

需要注意的一点是，如果选定4个方向为GLCM的计算方向，那么在根据GLCM计算纹理特征时，需要首先根据4个方向的GLCM计算其纹理特征，然而将这4个方向的纹理特征取平均，获得最终的纹理特征计算结果[1]。

Reference:

[1] https://cn.mathworks.com/help/images/specify-offset-used-in-glcm-calculation.html