MATLAB基于GLCP特征与高斯SVM的图像纹理分类系统

资 源 简 介

本项目利用灰度共生概率（GLCP）高效提取图像纹理特征，结合高斯核支持向量机实现精准分类与分割。适用于材料分析、医学影像等场景，提供高精度、可扩展的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于灰度共生概率与高斯支持向量机的图像纹理分类系统

项目介绍

本项目是一个高精度的图像纹理分类与分割系统，采用灰度共生概率（GLCP）特征提取与高斯核支持向量机（GSVM）分类算法相结合的技术路线。系统通过对纹理图像进行多维特征参数提取，并利用机器学习方法实现精准分类，经Brodatz标准纹理数据集验证，GLCP-GSVM组合方法相比单一GLCP方法在分类准确率上有显著提升。

功能特性

• 高效特征提取: 采用灰度共生概率（GLCP）方法从纹理图像中提取具有判别力的特征参数
• 智能分类模型: 使用高斯核支持向量机（GSVM）对纹理特征进行机器学习分类
• 多维度评估: 提供分类准确率、精确率、召回率等多维度性能评估指标
• 可视化分析: 支持纹理分割效果图、特征空间分布图和分类边界可视化
• 模型优化: 自动优化GSVM模型参数并提供特征重要性分析报告

使用方法

1. 数据准备: 准备灰度纹理图像数据集（JPG/PNG/TIFF格式），建议分辨率不低于256×256像素
2. 特征提取: 运行系统自动提取图像的GLCP特征参数
3. 模型训练: 使用训练集数据训练GSVM分类模型
4. 分类预测: 对测试集图像进行纹理分类预测
5. 结果分析: 查看分类结果、性能指标和可视化输出

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB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，包括图像数据的读取与预处理、灰度共生概率特征的提取与优化、高斯支持向量机分类模型的训练与参数调优、纹理分类预测的执行以及分类性能的全面评估与可视化输出。该文件作为系统的主要入口，实现了从原始图像输入到最终分类结果输出的完整处理链条。