基于灰度共生矩阵的MATLAB图像纹理分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现灰度共生矩阵（GLCM）的图像纹理特征提取与分析，支持多角度、多距离的纹理量化。适用于医学影像、材料科学及遥感图像处理，帮助用户快速获取对比度、相关性等统计特征。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个专业的图像纹理分析工具，利用灰度共生矩阵（GLCM）技术对输入图像进行纹理特征量化分析。系统通过构建图像的灰度共生矩阵，并计算多种二阶统计特征，能够准确描述图像的纹理特性。该系统适用于医学影像分析、材料科学、遥感图像处理等多个领域，为图像纹理研究提供可靠的技术支持。

功能特性

• 多角度纹理分析：支持0°、45°、90°、135°四个方向的纹理特征计算
• 灵活参数配置：可自定义灰度级数、像素距离等关键参数
• 全面特征提取：计算对比度、相关性、能量、同质性等多种统计量
• 结果可视化：生成GLCM矩阵热力图和特征分布图
• 专业分析报告：提供各角度下的特征值对比分析

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为单通道灰度图像（JPG、PNG、BMP格式），支持8位或16位深度
2. 设置分析参数：

- 灰度级数：默认为256级 - 分析角度：可选择单个或多个角度组合 - 像素距离：默认为1像素，可根据需要调整

1. 运行分析程序：系统将自动计算纹理特征并生成分析结果
2. 查看输出结果：

- 纹理特征向量：包含各项统计量的数值结果 - 分析报告：详细的特征对比分析 - 可视化图表：GLCM热力图和特征分布图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像预处理、灰度共生矩阵构建、多角度特征提取、统计量计算、结果可视化和分析报告生成等完整流程。该文件整合了所有关键算法模块，提供了用户交互接口，能够根据输入的参数配置执行相应的纹理分析任务，并输出规范化的分析结果。