：基于灰度共生矩阵的Haralick纹理特征值计算器 MATLAB 实现

资 源 简 介

本 MATLAB 项目开发了一个高效程序，用于提取图像纹理特征。通过构建灰度共生矩阵，自动计算14种标准Haralick特征值，包括能量、对比度、相关性等，适合图像分析应用。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的Haralick纹理特征值计算器

项目介绍

本项目开发了一个高效的MATLAB程序，专门用于从灰度图像中提取纹理特征。核心方法是通过构建灰度共生矩阵(GLCM)，精确计算14种标准的Haralick纹理特征值。程序能够自动化完成图像预处理、矩阵构建和特征计算全过程，支持多方向和多种像素间距的纹理分析，为图像分类、模式识别等应用领域提供可靠的纹理特征支持。

功能特性

• 全面的特征提取：完整实现14种Haralick纹理特征计算，包括能量、对比度、相关性、均匀性等统计量
• 灵活的参数配置：支持自定义灰度级别数、像素间距和分析方向角度
• 自动预处理：内置图像预处理和灰度级量化功能，确保计算准确性
• 多方向分析：默认支持0°、45°、90°、135°四个方向的纹理特征分析
• 鲁棒性强：具备完善的状态标志和错误处理机制

使用方法

基本调用格式

[features, status, error_msg] = main(input_image)

参数说明

输入参数：

• input_image：二维灰度图像矩阵（uint8或double类型）
• 推荐尺寸：不低于64×64像素，以保证纹理分析的准确性

输出参数：

• features：14×4 double数组，每列对应一个方向的14个Haralick特征值
• status：计算状态标志（成功/失败）
• error_msg：错误信息（计算失败时提供）

特征值顺序

输出特征值按以下顺序排列：

1. 能量 2. 对比度 3. 相关性 4. 方差 5. 均匀性

6-9. 平均差 10-11. 方差 12. 最大概率 13. 相关性 14. 信息熵

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 内存要求：建议至少4GB RAM（处理大图像时需要更多内存）
• 图像处理工具箱：需要MATLAB图像处理工具箱支持

文件说明

主程序文件集成了完整的纹理特征计算流程，具备图像数据验证与标准化、灰度共生矩阵的多方向构建、14种Haralick特征的并行计算、以及结果验证与输出等功能模块，能够自动化完成从图像输入到特征值输出的整个过程。