OEPNCV 灰度共生矩陣[GLCM（Grey-Level Co-occurrence Matrix）] ~圖像局部紋理特徵

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00.https://www.jianshu.com/p/91204c2771a8
01.https://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html
02.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29826403
03.https://blog.csdn.net/yanxiaopan/article/details/52356777
04.https://blog.csdn.net/lingtianyulong/article/details/53032034

GITHUB: https://github.com/jash-git/OPENCV_Grey-Level_Co-occurrence_Matrix

1概念： GLCM，即灰度共生矩陣，GLCM是一個L*L方陣，L為源圖像的灰度級

2含義：描述的是具有某種空間位置關係的兩個像素的聯合分佈，可看成兩個像素灰度對的聯合直方圖，是一種二階統計

3常用的空間位置關係：有四種，垂直、水平、正負45°

4常用的GLCM特徵特徵：
    （1）能量：是灰度共生矩陣元素值的平方和，所以也稱能量，反映了圖像灰度分佈均勻程度和紋理粗細度。
如果共生矩陣的所有值均相等，則ASM值小；相反，如果其中一些值大而其它值小，則ASM值大。
當共生矩陣中元素集中分佈時，此時ASM值大。ASM值大表明一種較均一和規則變化的紋理模式。
    （2）對比度：反映了圖像的清晰度和紋理溝紋深淺的程度。紋理溝紋越深，其對比度越大，視覺效果越清晰；
反之，對比度小，則溝紋淺，效果模糊。灰度差即對比度大的像素對越多，這個值越大。
灰度公生矩陣中遠離對角線的元素值越大，CON越大。
    （3）相關：它度量空間灰度共生矩陣元素在行或列方向上的相似程度，因此，相關值大小反映了圖像中局部灰度相關性。
當矩陣元素值均勻相等時，相關值就大;相反，如果矩陣像元值相差很大則相關值小。如果圖像中有水平方向紋理，
則水平方向矩陣的COR大於其餘矩陣的COR值。
    （4）熵：是圖像所具有的信息量的度量，紋理信息也屬於圖像的信息，是一個隨機性的度量，當共生矩陣中所有元素有最大的隨機性、
空間共生矩陣中所有值幾乎相等時，共生矩陣中元素分散分佈時，熵較大。它表示了圖像中紋理的非均勻程度或複雜程度。
    （5）逆差距：反映圖像紋理的同質性，度量圖像紋理局部變化的多少。其值大則說明圖像紋理的不同區域間缺少變化，局部非常均勻。