MATLAB实现的灰度-梯度共生矩阵15维图像特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，能够从灰度图像中自动提取15个关键纹理特征。系统通过构建灰度-梯度共生矩阵，计算能量、熵、对比度、相关性等统计参数，适用于图像分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于灰度-梯度共生矩阵的15维图像特征提取系统

项目介绍

本项目实现从灰度图像中自动提取灰度-梯度共生矩阵的15个统计特征值。系统通过计算输入图像的梯度信息，构建灰度-梯度共生矩阵，并基于该矩阵计算能量、熵、对比度、相关性等重要纹理特征参数，为图像分类、纹理分析等计算机视觉应用提供有效的特征支持。

功能特性

• 自动特征提取：一键式从灰度图像提取15维纹理特征向量
• 灵活的参数配置：支持自定义量化级数和梯度算子选择
• 多格式支持：兼容常见的图像格式（.jpg, .png, .bmp等）
• 标准化输出：输出带有特征名称标注的规范化特征向量

使用方法

基本调用

% 读取灰度图像 img = imread('example.jpg');

% 默认参数提取特征（Sobel算子，256级量化） features = main(img);

高级调用

% 自定义参数提取特征 features = main(img, 'QuantizationLevel', 128, 'GradientOperator', 'Prewitt');

参数说明

• img：单通道灰度图像矩阵（uint8类型，M×N尺寸）
• QuantizationLevel：共生矩阵量化级数（默认256）
• GradientOperator：梯度计算算子（默认'Sobel'，可选'Prewitt'）

输出格式

输出为1×15的双精度特征向量，包含以下特征值：

1. 小梯度优势
2. 大梯度优势
3. 灰度分布不均匀性
4. 梯度分布不均匀性
5. 能量
6. 灰度平均
7. 梯度平均
8. 灰度均方差
9. 梯度均方差
10. 相关性
11. 灰度熵
12. 梯度熵
13. 混合熵
14. 惯性
15. 逆差矩

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了完整的特征提取流程，包括图像预处理、梯度场计算、共生矩阵构建、特征参数统计等核心功能。具体涵盖灰度图像验证、梯度算子应用、矩阵归一化处理以及15个统计特征的批量计算与结果整合。