基於 GLCM 的 14 個紋理特征中，僅有 4 個特征( 角二階矩、對比度、逆差分矩、相關性) 是不相關的：
( 1) 對於計算窗口 N 的選取，不宜過大或過小，過大將導致計算和存儲量大，但過小又導致不能包含完整的紋理信息。一般而言，當圖像大小確定后，計算窗口就隨之確定，除非對圖像分塊處理或者確定圖像的ROI ( Region Of Interest) 區域后再提取 GLCM。
( 2) 對於灰度級 L 的選取，灰度級決定了 GLCM的計算規模，降低灰度級可以提高計算速度和減少存儲空間需求，且適當降低灰度級還可以減少噪聲對圖像的影響，但過小的灰度級會破壞有用紋理的成分。
( 3) 對於距離 d 的選擇，共生矩陣在精細紋理中隨距離而快速變化，而在粗糙紋理中隨距離則變化緩慢。一般而言，對於平滑紋理用較大的距離，對於粗糙紋理用較小的距離會取得較好的效果。
( 4) 對於方向 θ 的選擇，一般有四種取值 0、45、90、135，通過不同 θ 可以考察不同的紋理，不同 θ 生成的共生矩陣中包含不同的紋理信息，一般而言，在考慮方向時，往往是分別計算四個方向灰度共生矩陣所確定的紋理特征值，然后以各方向特征值的均值作為最終紋理分量。
（5）熵用於度量圖像所具有的信息量，它反映了圖像中紋理的紊亂度或復雜程度。熵值越大，說明紋理越復雜；熵值越小，說明紋理越平滑。
（6）IDM 直接衡量數字圖像的局部均勻性。逆差矩值越大，對應圖像越均勻；反之亦然。
局部二進制模式( LBP)：
LBP 是一種有效的紋理描述算子，具有旋轉不變性和單調變換不變性。最簡單的 LBP 算子是一個固定大小為 3 × 3 的矩形塊，包括一個中心子塊和 8 個鄰域子塊，共 9 個灰度值。
每一種二進制碼表示圖像紋理的一種 LBP 微模式，表示了包括邊緣、亮點和平坦區域等圖像紋理空間結構特征。LBP 微模式的取值僅與像素點的相對灰度值有關，不受像素整體亮度的單調變化的影響，因而在光照變化情況下，LBP 微模式較為魯棒。
