基于MATLAB的灰度梯度共生矩阵图像特征提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现灰度梯度共生矩阵（GLGCM）算法，自动计算图像纹理特征，支持多种图像格式输入。系统提供高效的纹理分析和特征可视化功能，适用于图像分类与模式识别研究。

详 情 说 明

基于灰度梯度共生矩阵的图像特征智能提取系统

项目介绍

本项目是一个基于灰度梯度共生矩阵（Gray-Level Gradient Co-Cocurrence Matrix, GLGCM）的图像纹理特征自动化提取系统。系统能够自动计算图像的灰度级别与梯度分布，生成共生矩阵并从中提取具有代表性的纹理特征值。这些特征可用于图像分类、识别和相似性分析等计算机视觉任务。

功能特性

• 多功能图像支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式，自动处理彩色图像灰度化
• 灵活参数配置：用户可自定义灰度量化级别、梯度窗口大小和方向角度（0°、45°、90°、135°）
• 丰富特征提取：自动计算能量、对比度、相关性、熵等多种纹理特征指标
• 多样化输出：支持输出特征向量或表格格式，可保存为.mat或.csv文件

使用方法

1. 准备待处理的图像文件
2. 根据需要调整处理参数（灰度级别、梯度窗口、方向角度等）
3. 运行主程序开始特征提取
4. 获取输出的特征数据集，可用于后续分析任务

系统将自动完成图像读取、灰度处理、梯度计算、共生矩阵构建和特征值提取全过程。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间处理图像数据

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体实现了图像文件的读取与预处理、灰度化转换、梯度场计算、共生矩阵的构建，以及从矩阵中提取多种纹理特征值的功能模块，最终完成特征数据的结构化输出与文件保存操作。