灰度共生矩阵特征值不错的算法

%下面涉及到的主要还是公式编程，具体的算法和你的资料一样，我就不详细介绍算法了，如有对函数不理解的再联系我
Gray = imread（‘main.jpg‘）;
[MNO] = size（Gray）;
%下面2行用于对待大图片，强制截取其一部分，减少运算量，由于是基于统计，所以对结果影响不大
%M = 256;            %此2行与19、20行相关，详见19、20行
%N = 256;

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%1.将各颜色分量转化为灰度，如果图像是灰度图像，就注释掉此段
%  如果未注释此行，运行会出现报错“Index exceeds matrix dimensions.”
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Gray = double（0.3*Gray（::1）+0.59*Gray（::2）+0.11*Gray（::3））;

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%2.为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将Gray量化成16级
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for i = 1:M
    for j = 1:N
        %for n=1:floor（M+N/2）/16  %如果5、6行被注释，则使用此行。floor函数为向负无穷大方向近似，即近似为等于或小于自己的整数
        for n = 1:256/16        %如果5、6行未注释，则使用此行（其实5、6行注释与否使用上行结果都一样，因为M+N/2==256）
            if （n-1）*16<=Gray（ij）&Gray（ij）<=（n-1）*16+15
                Gray（ij） = n-1;
            end
        end
    end
end

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%3.计算四个共生矩阵P取距离为1，角度分别为04590135
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P = zeros（16164）;
for m = 1:16
    for n = 1:16
        for i = 1:M
            for j = 1:N
                if j                    P（mn1） = P（mn1）+1;
                    P（nm1） = P（mn1）;
                end
                if i>1&j                    P（mn2） = P（mn2）+1;
                    P（nm2） = P（mn2）;
                end
                if i                    P（mn3） = P（mn3）+1;
                    P（nm3） = P（mn3）;
                end
                if i                    P（mn4） = P（mn4）+1;