在遥感影像分类的过程中非光谱特征起着重要的辅助作用。纹理特征作为一种重要的非光谱特 征对于遥感影像分类精度的提高也有很重要的作用。本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方 法, 对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验, 证明了灰度共生矩阵 提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。

今天学习数字图像处理课，学到灰度共生矩阵，兴起，遂敲码解之。 方法摘自百度百科： 灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点 （x，y）及偏离它的另一点 （x+a，y+b），设该点对的灰度值为 （g1，g2）。令点（x，y） 在整个画面上移动，则会得到各种 （g1，g2）值，设灰度值的级数为 k，则（g1，g2） 的组合共有 k 的平方种。对于整个画面，统计出每一种 （g1，g2）值出现的次数，然后排列成一个方阵，再用（g1，g2） 出现的总次数将它们归一化为出现的概率P（

纹理是一种重要的视觉线索，是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域 一个经久不衰的热点研究领域，纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题．一直是人们关注的焦点，各种纹理 特征提取方法层出不穷。在广泛文献调研的基础上，回顾了纹理特征提取方法的发展历程，分析了其研究现状，对 纹理特征提取方法进行了较为全面的综述，对其进行分类和比较，最后给出了纹理研究领域的主要发展趋势。

matlab实现，可以直接用，对新手友好，产生灰度共生矩阵并计算熵、能量、对比度、相关度、同质性.rar

使用灰度共生矩阵来实现的指纹分割，里面包含测试的图片，代码为opencv和C++

本程序是VS2010编写的基于灰度共生矩阵纹理分析程序，可计算能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关参数，区域窗口可自行选择大小，像素距离也可自行选择。并附带一幅标准图像。

基于OpenCV和VS2008的图像灰度共生矩阵特征提取程序。并附带matlab版的。

用visual studio 2008和opencv2.0的库实现的灰度共生矩阵，并简单计算了纹理的能量特征。自己编写并测试过，只要opencv2.0的库没问题就OK。4个方向，灰度级可调，距离可调。

用于图像纹理特征提取的灰度共生矩阵的matlab例子