MATLAB纹理特征分析与识别系统：频谱法与不变矩技术实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，结合频谱分析和不变矩方法，实现多尺度纹理特征提取。系统支持纹理分类、相似度比较和模式识别，适用于自然与人工纹理分析，为图像处理研究提供高效工具。

详 情 说 明

基于频谱法与不变矩的纹理特征分析与识别系统

项目介绍

本项目是一个综合性的纹理分析工具，集成了频谱分析和不变矩方法，用于提取图像的纹理特征。系统能够对输入图像进行多尺度纹理特征提取，实现纹理分类、相似度比较和模式识别等功能。支持分析自然纹理和人工纹理，可应用于材质识别、医学图像分析等多个领域。

功能特性

• 多方法特征提取：结合频谱分析（傅里叶变换/小波变换）和不变矩（Hu矩/Zernike矩）方法
• 灵活的输入支持：支持JPG、PNG、BMP格式的灰度/彩色图像（自动转换为灰度处理）
• 批量处理能力：可同时对多张图像进行特征提取和分析
• 智能分类识别：采用SVM/随机森林等算法实现纹理分类
• 全面的输出结果：

- 数值化纹理特征向量 - 纹理类别标签 - 图像间相似度矩阵 - 频谱图、特征分布图等可视化结果 - 详细的分析报告（含特征参数和分类置信度）

使用方法

1. 准备图像数据：确保输入图像尺寸在128×128至1024×1024像素范围内
2. 运行主程序：启动系统主功能模块
3. 选择处理模式：根据需求选择单张图像分析或批量处理模式
4. 获取分析结果：系统将生成特征向量、分类结果、相似度比较和可视化报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（处理大图像或批量处理时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、频谱特征计算、不变矩特征提取、纹理分类模型应用、相似度分析以及多种结果的可视化输出功能，为用户提供完整的纹理分析解决方案。