基于灰度共生矩阵的MATLAB图像纹理分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现图像灰度共生矩阵的自动计算与纹理特征提取，支持多方向多距离参数设置，可计算对比度、相关性、能量、同质性等关键纹理指标，适用于图像分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的图像纹理分析系统

项目介绍

本项目是一个专业的图像纹理分析工具，通过计算图像的灰度共生矩阵（GLCM）来提取量化纹理特征。系统能够自动处理输入图像，在不同方向和距离参数下生成灰度共生矩阵，并计算出对比度、相关性、能量、同质性等关键纹理特征指标，为图像纹理分析提供可靠的量化依据。

功能特性

• 图像预处理：支持多种常见图像格式（JPG/PNG/BMP等），自动将彩色图像转换为灰度图像
• 灵活参数配置：可自定义灰度级数（默认256级）、计算方向（0°/45°/90°/135°）和像素间距（默认1像素）
• 矩阵计算：生成原始灰度共生矩阵及其归一化版本
• 特征提取：计算四个核心纹理特征参数：对比度、相关性、能量、同质性
• 可视化展示：提供灰度共生矩阵热力图和特征参数对比图的可视化显示

使用方法

1. 准备待分析的图像文件
2. 运行主程序，根据提示输入图像路径
3. 设置分析参数（灰度级数、方向、间距），或使用默认参数
4. 系统自动计算并显示结果：

- 原始和归一化灰度共生矩阵 - 四个纹理特征参数的数值结果 - 可选的可视化图表（热力图和特征对比图）

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

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要完成图像读取与预处理、用户参数交互获取、灰度共生矩阵的多方向计算、纹理特征参数的精确提取，以及结果数据的可视化展示与输出。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供完整的纹理分析流程。