基于灰度统计的纹理特征提取MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过分析图像的灰度直方图分布，自动计算六种关键纹理统计特征：平均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性和熵。可实现对纹理图像的定量描述，适用于图像分类和纹理分析任务。

详 情 说 明

基于灰度统计的纹理图像特征提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个专注于纹理图像分析的MATLAB工具，通过对输入图像的灰度直方图进行统计分析，提取六种关键的纹理统计特征。该系统能够将纹理图像转化为定量化的特征向量，为图像分类、纹理识别和质量评估等计算机视觉任务提供可靠的数据支持。

功能特性

• 六维特征提取：一次性计算平均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性和熵六种统计特征
• 灰度直方图分析：基于图像灰度级分布概率进行特征计算
• 多格式支持：兼容常见的图像格式（JPG、PNG、BMP等）
• 自适应处理：支持不同尺寸的输入图像，自动进行灰度化处理

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为单通道灰度图像或系统可自动转换为灰度的彩色图像
2. 运行主程序：执行主功能模块开始特征提取
3. 获取输出结果：系统将返回一个1×6的双精度型特征向量，格式为：[平均值, 标准差, 平滑度, 三阶矩, 一致性, 熵]

示例特征向量： [125.68, 45.32, 0.985, 0.045, 0.124, 5.672]

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱：需要安装MATLAB Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB可用内存
• 图像分辨率：建议输入图像分辨率不低于128×128像素

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、灰度直方图统计计算、六种纹理特征的数学建模与输出。具体涵盖图像格式验证、灰度转换、概率分布分析、统计矩计算以及信息熵量化等关键算法流程，确保特征提取的准确性和稳定性。