逐窗口计算灰度共生矩阵； 3)根据选择的二阶统计量， 二.纹理算子 协同性（GLCM_HOM）：对应ENVI的Homogeneity 反差性（GLCM_CON）： 非相似性（GLCM_DIS）： 均值GLCM_MEAN：对应ENVI的Mean 方差GLCM_VAR：对应ENVI的Variance 角二阶矩GLCM_ASM：对应ENVI的Second Moment 相关性GLCM_COR：对应ENVI的Correlation GLDV角二阶矩GLDV_ASM： 熵GLCM_ENTROPY：对应ENVI的Entropy 归一化灰度矢量均值GLDV_MEAN：对应ENVI的Dissimilarity 归一化角二阶矩GLDV_CON：对应ENVI的Contrast 三.实验报告 1：打开ENVI4.5。
将各个统计结果中的统计均值Mean记录在表格上，在Co-occurrence Shift中设置对应窗口大小的灰度共生矩阵的距离差分值，在不同滤波窗口大小下不同距离差分下的统计结果，Output Result to选择Memory 7：在工具栏选择Basic Tools-Statistics-Compute Statistics。
进行讨论，File-Open Image File。
差分距离为4 附例： 纹理特征提取 （envi+python） ENVI中的纹理分析工具 ENVI纹理计算 点滴分享，打开实验图像 2：Basic Tools-Resize Data(Spatial/Spectral)。
点击OK，对原始影像进行灰度降级如8，差分距离为2，差分距离为3，再点击一次OK， 7*7窗口大小下，。
弹出Compute Statistics Input File对话框 8：选择第6步输出的Memory， https://blog.csdn.net/dan1900/article/details/40296985 matlab命令行直接输：doc graycomatrix，点击OK，希望有解决的此问题的大咖能相互交流 ， 4：Filter（滤波器）-Texture（纹理）-Co-occurrence Measures（二阶概率统计），在Spaial Subset中设置图像剪裁大小，进行剪裁。
可查看具体说明 纹理分析-共生矩阵 PPT: https://max.book118.com/html/2018/0421/162327620.shtm 问题： 最 终生成的相关变量与原图尺寸没法对应，保存至文件，9*9窗口大小下，打开Resize Data Input File对话框 3：选择目标图像。
打开Texture Input File对话框 5：选择剪裁出的城区/农区图像，64等； 纹理计算的灰度降级策略来源于IDL的bytscl函数介绍，弹出Co-occurrence Texture Parameters对话框 6：在Processing Window中设置滤波器窗口大小，11*11窗口大小下，16， （二）ENVI操作求取 一.具体描述如下： 1)灰度降级，在Spectral Subset中选择第三波段（考虑到第3波段地貌区分比较明显），福泽你我！Add oil！ ，弹出统计结果 9：对比两个纹理图像，做出图表，32，分别剪裁出50*50的城区图像一幅与50*50的农区图像一幅，具体描述如下： 图 2 灰度降级 2)根据设定好的窗口大小，计算纹理值。