1、只要成图显示就直接使用imagesc函数，不需要对系数矩阵做任何处理，当然前提是你的小波系数是实数。
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2、没见你的程序代码，不知用的啥命令，但是，若用corrcoef命令，句式[r，p]=corroef(a)时，r中的数值可能会出现负值。
3、例9-14 矩阵四叉树分解。 173例9-15 图像的四叉树分解。 173例9-16 计算图像的局部最大差值。 175例9-17 计算图像的局部标准差。 175例9-18 计算图像的局部熵。 176例9-19 计算矩阵的灰度共生矩阵。
4、你可以将这些图片按顺序命名，然后使用一个循环逐个读取数据，最后cat成一个三维数组。
5、matlab提供了现成的函数 graycomatrix生成共生矩阵 graycoprops计算其特征值 具体用法：glcm = graycomatrix(I)通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。
用它放在I上，就发现一共可以有12组(i，j)，全部的情况当然有4^2=16种组合了，统计每种情况的出现的次数，放在格子里就好了 具体结果看图，就是红色的矩阵。
灰度共生矩阵法(GLCM， Gray-level co-occurrence matrix)，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征(纹理的定义仍是难点)。
灰度共生矩阵应用到segnet网络操作方法。灰度共生矩阵是涉及像素距离和角度的矩阵函数，它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。
有。python软件中，是可以使用transpower函数的，Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
cov(a，b)，corrcoef(a，b)数组a和b的协方差、相关系数 a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和 以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐：PyThon学习网教学中心。
步骤2： 使用图像分割算法，将森林树木与背景分离出来，可以使用基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法或者基于边缘的分割方法等。
不知道你是要获得图像的各个位平面（0-1二值图像）还是对图像进行二值化得到0-1图像 如果是提取位平面，那语句bitget(A，i)即可，其中A表示某个灰度图像，i表示第i位，一般可取0-8任一值。
Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。
