基于MATLAB滑动窗口GLCM的双类纹理图像分割系统

资 源 简 介

本项目采用滑动窗口技术逐像素提取灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征，结合K-means聚类实现自动纹理分割，支持自适应对比度处理与后处理优化，适用于双类纹理图像分析。

详 情 说 明

基于滑动窗口灰度共生矩阵的双类纹理图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于滑动窗口技术和灰度共生矩阵（GLCM）纹理分析的双类纹理图像分割系统。系统通过逐像素提取局部纹理特征，结合K-means聚类算法自适应地区分两种不同纹理区域，并提供了分割结果可视化与量化分析功能。适用于材料科学、医学影像、遥感图像等领域的纹理分析与区域分割任务。

功能特性

• 自适应纹理分割：采用滑动窗口技术逐像素提取纹理特征，适应不同纹理对比度的图像
• 多维度特征提取：支持对比度、相关性、能量、同质性等多种GLCM纹理统计量
• 智能聚类分割：基于K-means算法自动完成两类纹理区域的聚类划分
• 后处理优化：对分割边界进行平滑处理，提高边界视觉效果
• 结果可视化：提供特征曲线、分割边界叠加显示等多种可视化输出
• 量化统计分析：生成区域面积占比、边界长度等量化指标报告

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为单通道灰度图像（uint8格式）
2. 参数配置：

- 设置滑动窗口尺寸（推荐32×32像素） - 调整滑动步长（默认1像素） - 配置GLCM参数（方向、距离） - 选择需要的纹理特征指标

1. 运行分割程序：执行主程序开始纹理分析和分割过程
2. 查看输出结果：

- 二值分割掩模图像 - 纹理特征分布曲线图 - 边界叠加可视化结果 - 统计报告文档

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：4GB以上（取决于图像尺寸和窗口参数）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包括图像数据读取与预处理、滑动窗口控制与纹理特征提取、基于K-means算法的纹理区域聚类分析、分割结果的后处理优化，以及最终结果的可视化输出与统计报告生成功能。该文件通过模块化设计实现了从原始图像输入到最终分割结果输出的全自动处理链路。