基于 GLCM 的 14 个纹理特征中，仅有 4 个特征( 角二阶矩、对比度、逆差分矩、相关性) 是不相关的：
( 1) 对于计算窗口 N 的选取，不宜过大或过小，过大将导致计算和存储量大，但过小又导致不能包含完整的纹理信息。一般而言，当图像大小确定后，计算窗口就随之确定，除非对图像分块处理或者确定图像的ROI ( Region Of Interest) 区域后再提取 GLCM。
( 2) 对于灰度级 L 的选取，灰度级决定了 GLCM的计算规模，降低灰度级可以提高计算速度和减少存储空间需求，且适当降低灰度级还可以减少噪声对图像的影响，但过小的灰度级会破坏有用纹理的成分。
( 3) 对于距离 d 的选择，共生矩阵在精细纹理中随距离而快速变化，而在粗糙纹理中随距离则变化缓慢。一般而言，对于平滑纹理用较大的距离，对于粗糙纹理用较小的距离会取得较好的效果。
( 4) 对于方向 θ 的选择，一般有四种取值 0、45、90、135，通过不同 θ 可以考察不同的纹理，不同 θ 生成的共生矩阵中包含不同的纹理信息，一般而言，在考虑方向时，往往是分别计算四个方向灰度共生矩阵所确定的纹理特征值，然后以各方向特征值的均值作为最终纹理分量。
（5）熵用于度量图像所具有的信息量，它反映了图像中纹理的紊乱度或复杂程度。熵值越大，说明纹理越复杂；熵值越小，说明纹理越平滑。
（6）IDM 直接衡量数字图像的局部均匀性。逆差矩值越大，对应图像越均匀；反之亦然。
局部二进制模式( LBP)：
LBP 是一种有效的纹理描述算子，具有旋转不变性和单调变换不变性。最简单的 LBP 算子是一个固定大小为 3 × 3 的矩形块，包括一个中心子块和 8 个邻域子块，共 9 个灰度值。
每一种二进制码表示图像纹理的一种 LBP 微模式，表示了包括边缘、亮点和平坦区域等图像纹理空间结构特征。LBP 微模式的取值仅与像素点的相对灰度值有关，不受像素整体亮度的单调变化的影响，因而在光照变化情况下，LBP 微模式较为鲁棒。
