灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）方法是一种用于图像分析的特征提取技术。其基本原理是统计图像中像素之间的空间关系和灰度值之间的关系，从而描述图像的纹理特征。
具体来说，灰度共生矩阵是基于一对像素值（通常为连续的灰度级）在图像中对应位置出现的次数进行统计的。例如，对于一个给定的灰度图像，我们可以计算出所有可能的像素对（i, j），其中i和j分别表示像素的灰度级，并统计这些像素对出现的次数。然后，我们可以将这些计数绘制成各种形式的曲线或图形，如直方图、累积分布函数等，以揭示图像的纹理信息。
通过分析灰度共生矩阵，我们可以得到一些有用的纹理特征，如对比度、相关性、能量和同质性等。这些特征可以用于图像分类、分割、识别等任务中，帮助我们更好地理解和分析图像的内容。
需要注意的是，灰度共生矩阵方法只考虑了像素之间的空间关系，而没有考虑像素的空间位置。因此，它主要适用于分析具有局部相似性的纹理特征，而不适用于分析具有全局信息的纹理特征。
