导读 在图像处理和分析领域，灰度共生矩阵（GLCM, Gray-Level Co-occurrence Matrix）是一种强大的工具，用于描述图像中像素间的空间关系。通...
在图像处理和分析领域，灰度共生矩阵（GLCM, Gray-Level Co-occurrence Matrix）是一种强大的工具，用于描述图像中像素间的空间关系。通过计算不同灰度级之间的共现概率，GLCM能够捕捉到纹理特征，如对比度、相关性等，从而帮助我们更好地理解图像内容。🌈
而灰度梯度共生矩阵（GGCM, Gradient GLCM）则是对传统GLCM的一种扩展，它不仅考虑了像素的灰度值，还引入了像素间的梯度信息。这种方法能够更准确地表征图像中的边缘和方向特性，进一步提升纹理分析的精度。📐
这两种技术的应用范围广泛，从医学影像分析到遥感图像处理，都能看到它们的身影。无论是识别肿瘤区域还是监测土地利用变化，GLCM和GGCM都是不可或缺的分析工具。🔬🌍
通过结合使用这两种方法，研究人员和工程师可以更加深入地探索图像数据，为复杂问题提供更为精确的解决方案。🚀
图像处理 纹理分析 灰度共生矩阵 灰度梯度共生矩阵