GLCM（グレイレベル共起行列）は、主に画像処理やコンピュータビジョンの分野で使われる手法です。以下のように活用されます。 1. テクスチャ解析 画像の特徴抽出: GLCMは、画像内のテクスチャのパターンを分析するために使用されます。これにより、画像の質感や構造を理解することができます。 2. 画像分類 機械学習との組み合わせ: GLCMを用いて抽出した特徴を基に、機械学習アルゴリズムで画像を分類することができます。例えば、医療画像の診断や衛星画像の解析などで利用されます。 3. 画像の前処理 ノイズ除去: GLCMを使って画像のノイズを分析し、前処理を行うことで、後の処理や解析の精度を向上させることができます。 4. 医療分野での応用 腫瘍の検出: 医療画像において、腫瘍のテクスチャを分析するためにGLCMが使われ、早期発見や診断に役立っています。 GLCMは、画像のピクセル間の関係を数値化することで、視覚的な情報を数値的に表現する強力なツールです。これにより、さまざまな分野での応用が可能になります。