MATLAB GLCM纹理特征提取工具箱

资 源 简 介

该项目提供了一个基于MATLAB的工具箱，能够计算图像的灰度共生矩阵（GLCM）并提取Haralick提出的全部14个纹理特征。支持多角度（0°、45°、90°、135°）分析，适用于纹理分类和图像处理研究。

详 情 说 明

基于GLCM的纹理特征提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像纹理分析工具箱，核心功能是通过计算图像的灰度共生矩阵（GLCM），提取Haralick提出的全部14个纹理特征。系统支持多角度纹理分析，能够为图像处理、模式识别和计算机视觉研究提供可靠的纹理特征数据。

功能特性

• 全面的特征提取：完整实现Haralick定义的14个纹理特征，包括对比度、相关性、能量、均匀性等核心指标
• 多角度分析：支持0°、45°、90°、135°四个方向的纹理分析，全面捕捉图像纹理特征
• 参数可配置：用户可自定义灰度级别数、分析距离和分析角度集合
• 可视化支持：提供GLCM矩阵的可视化图表，便于直观理解纹理分布
• 标准化输出：生成结构化的特征向量和详细的参数报告，便于后续分析使用

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像：将待分析的灰度图像置于指定路径（支持.jpg、.png、.bmp等格式）
2. 设置分析参数（可选）：

- 灰度级别数（默认：256） - 分析距离（默认：1像素） - 分析角度集合（默认：[0, 45, 90, 135]度）

1. 运行主程序：执行主分析函数开始纹理特征提取
2. 查看输出结果：

- 四个方向的GLCM矩阵数据 - 14个Haralick特征值的完整特征向量 - 分析参数报告和特征统计摘要

参数配置示例

% 默认参数分析 features = main('image.jpg');

% 自定义参数分析 params.grayLevels = 64; params.distance = 2; params.angles = [0, 90]; features = main('image.png', params);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（针对高分辨率图像）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，实现了从图像输入到特征输出的完整处理流程。它负责协调GLCM矩阵的生成、多角度纹理分析、Haralick特征计算以及结果整合与输出。该文件包含了参数解析、图像预处理、特征提取算法调用和结果可视化等关键模块，确保系统能够高效准确地完成纹理特征分析任务。