基于灰度共生矩阵的图像纹理分析MATLAB系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现灰度共生矩阵算法，自动量化分析图像纹理的粗糙度与方向度特征。适用于材料科学、医学影像和遥感图像等领域的纹理模式识别与分类研究。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的图像粗糙度与方向度分析系统

项目介绍

本项目是一个专业的图像纹理分析系统，通过计算图像的灰度共生矩阵(GLCM)，提取并量化评估图像纹理的粗糙度与方向度特征。系统能够自动识别输入图像的纹理模式，适用于材料表面分析、医学影像处理、遥感图像分类等多种需要纹理定量分析的场景。

功能特性

• 纹理特征提取：基于灰度共生矩阵计算多种纹理统计特征
• 粗糙度量化：提供0-1范围内的归一化粗糙度指标，值越大表示纹理越粗糙
• 方向度分析：识别0°-180°范围内的主纹理方向，生成方向强度分布
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 自动预处理：彩色图像自动转换为灰度图进行处理
• 可视化展示：三联显示包含原始图像、纹理方向玫瑰图、粗糙度热力图
• 数据导出：支持分析结果以.mat格式导出，便于后续研究使用

使用方法

1. 准备图像：确保输入图像为单通道灰度图像（彩色图像将自动转换），分辨率建议不低于128×128像素
2. 运行分析：执行主程序文件，选择待分析的图像文件
3. 查看结果：系统将显示分析结果可视化界面，包含：

- 原始输入图像 - 纹理方向玫瑰图（显示主方向分布） - 粗糙度热力图（纹理粗糙程度空间分布）

1. 导出数据：可选择导出详细的纹理分析参数报告(.mat格式)

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像读取与预处理、灰度共生矩阵的多角度计算、纹理特征参数提取、粗糙度与方向度的量化评估算法，以及结果可视化与数据导出功能的协调控制，实现了从图像输入到分析结果输出的完整处理链路。