MATLAB实现的双层纹理特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用灰度共生矩阵（GLCM）和灰度梯度共生矩阵（GLGCM）双层纹理特征提取方法。系统能够有效分析图像纹理特性，输出对比度、相关性、能量、同质性等多维特征参数，适用于图像分类和模式识别等应用场景。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵与灰度梯度共生矩阵的双层纹理特征提取MATLAB系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的纹理特征提取系统，采用灰度共生矩阵（GLCM）和灰度梯度共生矩阵（GLGCM）相结合的双层纹理特征分析方法。系统能够自动处理输入的灰度图像，通过两种互补的纹理特征提取方法，生成一个包含14维纹理特征的向量，为图像纹理分析、模式识别和计算机视觉应用提供强有力的技术支持。

功能特性

• 双模式纹理分析：同时支持GLCM和GLGCM两种特征提取方法
• 完整的特征体系：共提取14维纹理特征（GLCM：4维，GLGCM：10维）
• 灵活的参数配置：支持自定义灰度级数、像素间距和方向角度
• 直观的结果展示：提供特征分布直方图和对比柱状图的可视化分析
• 专业的统计报告：生成详细的特征参数表格和统计描述

使用方法

1. 图像输入：准备待分析的灰度图像（支持JPEG、PNG、BMP格式）
2. 参数设置：根据需要调整灰度级数、像素间距和方向角度
3. 执行分析：运行主程序开始纹理特征提取
4. 结果分析：查看生成的特征向量、统计报告和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱：必须安装

文件说明

主程序实现了系统的核心控制逻辑，包括图像预处理、参数初始化、双模式特征提取、结果集成与可视化等完整流程。具体涵盖图像灰度化与量化处理、灰度共生矩阵的构建与特征计算、梯度信息提取与融合分析、多维度特征值统计与整合、以及结果图表生成与导出等功能模块。