我正在尝试在MATLAB中为彩色图像创建基于内容的图像检索系统（CBIR），并使用k-means算法来提取数据库中图像的特征向量。每个图像有四个簇，每个簇有关于颜色（R，G，B）和位置（X，Y）的信息。
我现在正在尝试为我的群集添加纹理特征，并且需要使用灰度级共生矩阵（GLCM）。我知道GLCM只是某个灰度级别出现在另一个灰度级旁边的可能性的指标，并为我的图像创建了GLCM。
我不清楚如何将GLCM映射到原始图像（以及它的簇），因为GLCM讨论像素对，我希望每个X，Y位置都有纹理信息。如何将GLCM转换为像素？
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GLCM的输出似乎是T-by-T矩阵，其中T是图像中不同灰度级的数量。因此，此矩阵的大小并不真正取决于图像的大小。矩阵还描述了整个图像的纹理，因此将GLCM数据与单个像素相关联并不是特别有意义。
听起来您可以为各个群集计算GLCM，因为这会描述该群集中的纹理？我认为graycomatrix需要一个矩形图像，但您可以找到每个聚类的边界框并分别从它们中提取GLCM。
如果您想从GLCM矩阵中获取一些更有意义的信息（即适合作为“特征”的东西），您可以使用graycoprops返回4个汇总统计信息。