在数字图像处理领域，灰度共生矩阵（GLCM, Gray-Level Co-occurrence Matrix）是一种重要的工具，用于分析图像中的纹理特征。它通过统计图像中不同灰度值像素对之间的空间关系来描述图像的纹理。简单来说，就是测量一个像素与其邻域像素之间灰度值的分布情况。🔍📊

纹理分析在许多应用中至关重要，如医学影像诊断、遥感图像分类等。通过计算GLCM，我们可以提取出一些关键的特征参数，例如对比度、相关性、能量和熵等，这些参数能帮助我们更好地理解图像内容。🔬🌎

例如，在医学成像中，通过对肿瘤区域的灰度共生矩阵分析，医生可以更准确地判断肿瘤的恶性程度。而在农业遥感中，GLCM可以帮助识别作物健康状况和土壤湿度变化。👨‍⚕️🌾

掌握灰度共生矩阵的应用不仅能够提升我们在特定领域的专业技能，还能促进跨学科合作，为解决复杂问题提供新的视角。🤝💡

图像处理 纹理分析 灰度共生矩阵