MATLAB实现的灰度共生矩阵纹理特征提取工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征提取与分析功能，支持自定义距离和角度参数，自动计算对比度、相关性、能量、同质性等统计特征，并提供可视化结果，适用于图像纹理分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的纹理特征提取与分析方法

项目介绍

本项目实现了基于灰度共生矩阵（GLCM）的经典纹理特征提取与分析算法。系统能够对输入的灰度图像进行纹理计算，支持自定义距离、角度及灰度量化等级等关键参数，自动生成灰度共生矩阵并提取多种统计特征。提供直观的可视化界面展示矩阵分布与特征数值，支持批量处理多张图像并导出分析结果，适用于图像纹理分析、材质分类等应用场景。

功能特性

• 灰度图像处理：支持JPG、PNG、BMP格式的灰度图像输入，可自动完成灰度化与灰度级量化
• 参数灵活配置：

- 灰度量化等级（默认256级，可缩减以降低计算复杂度） - 像素间距d（默认1像素） - 方向角度（支持0°、45°、90°、135°四个标准方向或自定义角度）

• 纹理特征提取：计算对比度、相关性、能量、同质性、熵等经典统计特征
• 多维度可视化：

- 灰度共生矩阵分布图 - 纹理特征数值表格（各方向特征值展示） - 多图像特征对比雷达图（批量处理时生成）

• 批量处理与导出：支持多图像批量分析，结果可导出为Excel/CSV格式数据文件

使用方法

1. 图像输入：选择单张或多张灰度图像文件
2. 参数设置：根据需要调整灰度级、像素间距和方向角度参数
3. 特征计算：系统自动生成GLCM并计算各项纹理特征
4. 结果查看：在界面中查看矩阵可视化图像、特征表格和对比雷达图
5. 数据导出：将特征数据导出为Excel或CSV格式用于进一步分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了图像读取与预处理、灰度共生矩阵生成、多角度纹理特征计算、结果可视化展示以及数据导出等核心功能模块，实现了从图像输入到分析结果输出的完整纹理分析流程。通过图形用户界面提供参数配置交互，支持用户灵活控制分析过程并直观查看纹理特征。