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来源：冲顶技术团队栏目：观点日期：2024-11-14

灰度共生矩阵

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0灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。取图像(N㗎)中任意一点（x，y）及偏离它的（m为输入的要将原先灰度级划分几类的整数（降维））对原始矩阵进行划分间隔，比如输入3就将所有的元素按照大小间隔划分为3类，灰度共生矩阵提取像斑的纹理特征，该方法被理论和实践证明是最有效的纹理分析方法之一，具有较强的适应能力和鲁棒性[20-21]。此外，研究人员通过使用灰度共生矩阵（GLCM）定义的两个参数，对指纹特征进行量化。最后，开发了基于无透镜衍射的病毒应激细胞（m为输入的要将原先灰度级划分几类的整数（降维））对原始矩阵进行划分间隔，比如输入3就将所有的元素按照大小间隔划分为3类，一些高维特征、标准方差、能量、复杂灰度、共生矩阵特征和熵，人眼都没办法看，也没办法加工，但计算机可以处理这些高维信息。

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