基于灰度梯度共生矩阵的MATLAB图像纹理特征提取工具

资 源 简 介

该MATLAB工具包实现了灰度梯度共生矩阵（GLGCM）算法，可高效计算图像的纹理特征。适用于纹理分类、图像分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于灰度梯度共生矩阵的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目是一个专门用于图像纹理分析的MATLAB工具包，其核心是基于灰度梯度共生矩阵（GLGCM）的纹理特征提取算法。系统能够自动处理输入图像，计算多个重要的纹理统计量，并生成详细的可视化分析报告，可广泛应用于医学影像分析、材料表面检测、遥感图像处理等多个领域。

功能特性

• 灰度梯度共生矩阵构建：采用先进的GLGCM算法，综合图像的灰度信息和梯度信息
• 多种梯度算子支持：可选Sobel算子或Prewitt算子进行图像梯度计算
• 多维纹理特征提取：计算对比度、相关性、能量、熵、同质性等多项统计指标
• 可视化分析报告：提供原始图像与梯度图像对比、共生矩阵热力图、纹理特征雷达图等可视化结果
• 灵活的参数配置：支持自定义梯度算子、共生矩阵距离参数、方向角度设置等

使用方法

1. 准备输入图像：准备单通道灰度图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 参数设置：根据需求选择梯度算子、设置共生矩阵参数和预处理选项
3. 运行分析：执行主程序开始纹理特征提取
4. 查看结果：系统将输出纹理特征向量、可视化图表和详细分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，包括图像读取与预处理、梯度计算、灰度梯度共生矩阵构建、多维纹理特征参数计算、结果可视化生成以及分析报告输出等一系列完整流程的集成与控制。