MATLAB图像纹理分析工具：基于分形维数的子块处理方法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于分形理论的图像纹理分析，通过e×e子块分割、极差计算与量化处理，结合r×r滑动窗口进行分形维数计算，为图像纹理特征提取提供有效解决方案。

详 情 说 明

基于分形维数的图像子块纹理分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于分形理论的图像纹理分析方法。系统通过将图像分割为均匀子块，在每个子块内统计分析像素极值差异，并运用盒计数法计算局部区域的分形维数，从而实现对图像纹理特征的定量描述和分析。该方法特别适用于医学影像分析、材料表面检测、遥感图像处理等需要精细纹理分析的应用场景。

功能特性

• 图像分块处理：将输入图像自动分割为e×e大小的子块区域
• 极值统计分析：计算每个子块内像素值的最大值和最小值并求取差值
• 差值量化处理：对统计差值进行标准化量化处理
• 分形维数计算：采用r×r滑动窗口基于盒计数法计算局部区域分形维数
• 结果可视化：提供原始图像、分块边界和分形值热力图的多维度可视化展示

使用方法

1. 准备输入数据：准备灰度图像矩阵（uint8类型，M×N尺寸）
2. 设置参数：

- 子块尺寸参数e（建议值：4-32） - 分形计算窗口参数r（建议值：小于e的正整数）

1. 运行分析系统：执行主程序开始纹理分析
2. 查看输出结果：

- 分形特征矩阵（double类型） - 量化差值矩阵（uint8类型） - 可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 支持常见的图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与验证、参数配置管理、子块分割与极值统计、差值量化处理、分形维数计算算法实现，以及结果数据的输出与可视化展示功能。该文件构成了整个纹理分析系统的完整执行框架。