在图像处理和计算机视觉领域，纹理特征的提取是一项关键任务。纹理分析可以帮助我们从图像中提取出更多有价值的信息，尤其是在识别和分类任务中。在众多纹理特征提取方法中，局部二值模式（Local Binary Pattern，简称LBP）和灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM）是两种非常重要的技术。

首先，LBP通过比较中心像素与周围像素的灰度值来构建一个二进制字符串，从而捕捉局部纹理信息。这种方法简单且计算效率高，非常适合实时应用。其次，灰度共生矩阵则是通过统计不同方向上像素间的灰度分布情况来描述图像的纹理特征。它不仅能提供关于纹理的方向性信息，还能量化纹理的粗糙程度。

结合这两种方法，我们可以更全面地分析图像中的纹理特征，从而提高图像分类和识别的准确性。例如，在医学影像分析中，通过LBP和灰度共生矩阵相结合的方法，可以有效区分正常组织和病变区域，为医生提供有价值的诊断依据。