基于MATLAB的图像纹理特征提取与可视化分析系统

资 源 简 介

本项目实现了一个高效的图像纹理分析系统，可在MATLAB环境中对纹理图像进行多尺度、多方向的特征提取，自动计算统计指标并生成可视化分析报告。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像纹理特征提取与可视化分析系统

项目介绍

本项目开发了一个高效的图像纹理特征提取算法，支持对单张纹理图像进行多尺度、多方向的纹理分析。系统能够自动识别图像中的纹理模式，提取关键统计特征（如对比度、相关性、能量、同质性等），并生成可视化分析报告。适用于材料科学、医学图像分析、遥感图像处理等领域。

功能特性

• 多方法纹理分析：集成灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和Gabor滤波器三种经典纹理特征提取方法
• 多尺度分析：支持自定义纹理分析尺度（默认3个尺度）
• 多方向分析：支持自定义方向数量（默认4个方向）
• 全面的特征提取：提取包含能量、熵、对比度等14个维度的纹理特征向量
• 丰富的可视化：生成纹理特征分布热力图、多尺度滤波响应图、纹理特征雷达图
• 专业分析报告：自动生成PDF格式的定量分析报告，包含特征数值表格和可视化图表

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为RGB或灰度格式（支持JPG、PNG、BMP），尺寸在128×128像素至4096×4096像素之间
2. 设置分析参数（可选）：

- 纹理分析尺度（默认：3个尺度） - 方向数量（默认：4个方向）

1. 运行分析系统：执行主程序开始纹理特征提取
2. 查看输出结果：

- 数值结果：14维纹理特征向量 - 可视化图表：特征热力图、滤波响应图、雷达图 - 分析报告：PDF格式的完整分析报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议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处理流程，实现了图像预处理、多方法纹理特征提取、结果可视化与分析报告生成等完整功能。具体包含图像格式转换与尺寸校验、灰度共生矩阵特征计算、局部二值模式纹理描述子提取、Gabor滤波器多尺度分解、特征向量整合与标准化、多种可视化图表生成以及专业分析报告自动导出等核心能力。