基于灰度共生矩阵与KNN的MATLAB纹理图像分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了纹理图像的自动分类系统，通过灰度共生矩阵提取对比度、相关性等统计特征，并结合K最近邻算法进行高效分类。适用于材质分析、医学图像处理等场景。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵与K最近邻算法的纹理图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的纹理图像分类系统，通过灰度共生矩阵（GLCM）进行纹理特征提取，并采用K最近邻（KNN）算法构建分类模型。系统能够对木材、织物、石材等多种纹理图像进行自动分类识别，提供从特征提取到分类决策的全流程解决方案。

功能特性

• 灰度共生矩阵特征提取：计算图像的灰度共生矩阵，提取对比度、相关性、能量、同质性等统计特征
• 训练样本构建：处理训练图像集，构建特征向量数据库
• K最近邻分类：实现KNN算法，根据特征相似度进行样本分类
• 纹理分类决策：整合处理结果，输出纹理图像的分类标签和置信度
• 可视化支持：可选的特征分布图和分类边界可视化

使用方法

训练阶段

1. 准备已知纹理类别的训练图像（BMP、PNG格式）
2. 配置灰度共生矩阵参数（距离、方向等）
3. 设置KNN算法的K值参数
4. 运行训练程序生成分类模型文件（.mat格式）

预测阶段

1. 输入待分类的灰度纹理图像
2. 加载已训练的分类模型
3. 运行分类程序获取结果：

- 纹理分类标签 - 置信度评分 - 特征向量数值列表 - 可选的可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持BMP、PNG等常见图像格式
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了纹理图像分类的完整功能链。具体包括图像数据的读取与预处理、灰度共生矩阵的特征参数计算、K最近邻分类模型的训练与优化、未知样本的分类决策与结果输出，以及可选的特征可视化分析模块。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的顺序执行与数据传递。