基于MATLAB的模糊熵与灰色关联度纹理分析与分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像纹理特征的量化分析，结合模糊熵与灰色关联度算法，计算局部和全局纹理特征并评估区域相似性，最终完成图像纹理分类与特征分析，支持精准的图像模式识别。

详 情 说 明

基于模糊熵与灰色关联度的图像纹理分析与分类系统

项目介绍

本项目是一个先进的图像纹理分析工具，创新性地结合了模糊熵与灰色关联度算法，旨在对图像纹理特征进行精确的量化分析与高效分类。系统能够自动计算图像的局部与全局模糊熵值，并利用灰色关联度方法评估不同纹理区域的相似性，最终生成详尽的纹理特征分析报告和可视化分类结果。适用于材料科学、医学影像分析、遥感图像处理等多个领域的纹理研究。

功能特性

• 多格式图像支持：支持 JPG、PNG、BMP 等常见格式的灰度图像输入。
• 灵活的参量配置：提供图像预处理、模糊熵计算、灰色关联度分析等多个环节的可调参数，满足定制化分析需求。
• 综合纹理分析：同步计算图像的局部与全局模糊熵，全面刻画纹理的复杂性与随机性。
• 相似性精准评估：基于灰色关联度理论，科学量化不同纹理区域之间的相似程度。
• 结果直观呈现：自动生成熵分布热力图、关联度矩阵、分类结果可视化图像及详细的数值分析报告。

使用方法

1. 准备输入：准备好待分析的灰度图像文件。
2. 参数设置（可选）：根据需要，调整系统参数配置文件中的各项参数，包括：

- 图像预处理参数（如滤波方式、分割尺寸）。 - 模糊熵计算参数（如隶属度函数类型、滑动窗口大小）。 - 灰色关联度分析参数（如参考序列设定、关联系数计算方式）。

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成所有分析步骤。
2. 获取结果：分析完成后，系统将在指定输出目录生成：

- 模糊熵分布热力图.png：直观展示图像各区域的熵值分布。 - 灰色关联度矩阵.png：显示各纹理区域间的相似性关系。 - 纹理分类结果图.png：使用不同颜色或标记标识出分类结果。 - 数值分析报告.txt：包含各区域熵值、关联度指数、分类置信度等详细数据。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

项目的主程序文件承载了系统的核心流程控制功能，具体实现了对用户输入图像的读取与预处理、调用模糊熵计算模块进行纹理特征提取、协调灰色关联度分析模块完成区域相似性度量、根据分析结果执行纹理分类决策，并最终控制生成所有规定的输出文件，包括各类可视化图表和文本分析报告。