上图是灰度共生矩阵的原理图。 原理可以详细阅读有关论文，这里有详细介绍：查看链接 基于人类对纹理的视觉感知的心理学的研究，Tamura等人提出了纹理特征的表达[14]。Tamura纹理特征的六个分量对应于心理学角度上纹理特征的六种属性，分别是粗糙度（coarseness）、对比度（contrast）、方向度（directionality）、 线像度（linelikeness）、规整度（regularity）和粗略度（roughness）。其中，前三个分量对于图像检索尤其重要 代码比较好的发现新浪芮萌同学的博客，详细介绍了这六个维度的实现。 Tamura纹理...

共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。      一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。 　　设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M×N，灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为 P(i,j)=#｛(x1,y1),(x2,y2)∈M×N｜f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j｝ 　　其中#(x)...