基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现多方向图像纹理分析，通过计算0°、45°、90°、135°四个方向的灰度共生矩阵，自动提取对比度、相关性、能量、均匀性等关键纹理指标，适用于医学影像分析等领域。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的多方向图像纹理特征提取系统

项目介绍

本系统实现了图像纹理的多维特征分析功能，通过计算灰度共生矩阵(GLCM)在0°、45°、90°、135°四个方向的统计特征，能够量化图像的纹理属性。系统可自动计算对比度、相关性、能量、均匀性等关键纹理指标，适用于医学影像分析、遥感图像分类、工业质检等多种应用场景。

功能特性

• 多方向纹理分析：支持0°、45°、90°、135°四个方向的灰度共生矩阵计算
• 多维特征提取：自动计算对比度、相关性、能量、均匀性等核心纹理特征
• 灵活输入支持：兼容多种图像格式（jpg/png/tiff/bmp），支持自定义灰度量化级别
• 可视化输出：生成特征对比图表和各方向特征差异分析结果
• 标准化报告：输出4×N特征矩阵和详细的纹理特征分析报告

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为单通道灰度图像，uint8数据类型
2. 设置参数：可自定义灰度量化级别（默认256级）
3. 运行分析：执行主程序开始纹理特征提取
4. 查看结果：系统将输出特征矩阵、分析报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式的读写功能

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、灰度共生矩阵的多方向构建、纹理特征的量化计算、结果可视化以及差异分析。具体涵盖图像读取与验证、灰度级别标准化、四个方向的像素关系统计分析、对比度等相关特征的数学建模、特征矩阵的生成与导出，以及分析图表绘制等完整流程。