基于MATLAB的灰度共生矩阵纹理特征分析系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现图像纹理特征的全自动分析。通过构建和归一化灰度共生矩阵，提取能量、熵、惯性矩及相关性的一阶统计量。系统支持多角度特征计算，适用于灰度图像的精确纹理分析。

详 情 说 明

基于共生矩阵的纹理特征分析与计算系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像纹理特征分析系统，通过灰度共生矩阵（GLCM）技术对图像纹理进行量化分析。系统能够自动处理输入的灰度图像，计算其在不同方向上的共生矩阵，并提取具有统计学意义的纹理特征向量。生成的8维特征向量可直接应用于图像分类、模式识别和纹理分析等计算机视觉任务。

功能特性

• 自动化处理流程：无需手动设置参数，系统自动完成图像预处理到特征提取的全过程
• 多角度特征融合：通过四个方向（0°、45°、90°、135°）的共生矩阵计算，全面捕捉纹理信息
• 统计特征提取：基于归一化共生矩阵计算能量、熵、惯性矩和相关四类参数的一阶统计量
• 标准化输出：生成统一的8维特征向量，便于后续机器学习算法直接使用

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为灰度图像（.jpg/.png/.bmp格式），像素值范围0-255
2. 运行主程序：执行系统主函数，系统将自动完成以下流程：

- 图像灰度验证与预处理 - 多方向灰度共生矩阵计算 - 矩阵归一化处理 - 四类纹理参数提取 - 统计特征量计算

1. 获取输出结果：系统返回1×8双精度数组，包含：

[能量均值, 能量标准差, 熵均值, 熵标准差, 惯性矩均值, 惯性矩标准差, 相关均值, 相关标准差]

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件封装了完整的纹理特征分析流水线，实现了图像加载与验证、灰度共生矩阵的多角度构建、矩阵概率分布归一化、四大纹理参数（能量、熵、惯性矩、相关）的并行计算，以及对各参数统计特征（均值和标准差）的系统性提取，最终整合生成标准化的多维特征向量输出。