基于MATLAB的多方向GLCM纹理特征提取算法实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多方向灰度共生矩阵（GLCM）纹理分析，支持0°、45°、90°和135°四个方向的特征提取，可计算对比度、相关性、能量和同质性四种关键纹理统计量，适用于图像分类与模式识别任务。

详 情 说 明

多方向灰度共生矩阵纹理特征提取算法实现

项目介绍

本项目基于灰度共生矩阵（GLCM）理论，实现了一种针对图像纹理特征的多方向统计分析方法。通过提取图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的灰度共生矩阵，计算对比度、相关性、能量和同质性四个关键纹理指标，生成可用于图像分类、材质识别或医学图像分析的量化特征向量。

功能特性

• 多方向分析：支持0°、45°、90°和135°四个方向的纹理特征提取
• 特征计算：计算对比度、相关性、能量和同质性四个核心纹理指标
• 灵活配置：可自定义灰度级量化参数、像素间距和方向角度集合
• 结果可视化：提供特征值对比柱状图和纹理特征热力图
• 数据导出：支持导出.mat格式特征数据文件和.png格式可视化图像

使用方法

1. 准备单通道灰度图像（二维矩阵，像素值范围0-255）
2. 运行主程序文件
3. 根据提示输入或修改配置参数：

- 灰度级量化参数（默认256级） - 像素间距（默认1像素） - 方向角度集合（默认[0,45,90,135]度）

1. 程序将自动生成：

- 4×4特征矩阵（行对应四个方向，列对应四个特征值） - 特征可视化图表 - 导出的数据文件和图像文件

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大尺寸图像）

文件说明

主程序文件整合了完整的纹理特征提取流程，包含了灰度共生矩阵的构建、多方向像素关系统计分析、四大纹理特征参数（对比度、相关性、能量和同质性）的精确计算，以及特征矩阵的生成、可视化图表的绘制和结果文件的导出功能。该文件实现了从图像输入到特征输出的全自动化处理。