MATLAB图像纹理特征相似度比对系统

资 源 简 介

本项目开发基于纹理结构特征的图像相似度评估工具，突破传统PSNR方法局限。通过提取图像纹理特征、实现特征匹配和相似度计算三个核心模块，能够更精准地评估两幅图像在结构细节上的相似程度。

详 情 说 明

基于纹理结构特征的图像相似度比对系统

项目介绍

本项目开发了一种基于纹理结构特征的图像相似度评估工具，与传统PSNR方法相比，能够更准确地反映两幅图像在结构细节上的相似程度。系统通过提取和分析图像的纹理特征，特别适用于评估图像处理和计算机视觉任务中的纹理保持效果。

功能特性

• 纹理特征提取：结合Gabor滤波器纹理分析和局部二值模式（LBP）特征提取
• 特征匹配分析：实现多维度纹理特征的精准匹配
• 相似度计算：采用结构相似性指数（SSIM）优化算法
• 可视化输出：生成纹理特征对比图和详细分析报告
• 等级评定：提供优秀/良好/一般/较差四个等级的相似度评定

使用方法

1. 输入要求：

- 两幅相同尺寸的灰度图像（支持JPG、PNG格式） - 可选参数配置：Gabor滤波器尺度参数、LBP邻域半径、相似度计算阈值

1. 输出内容：

- 相似度得分（0-1范围内的浮点数） - 纹理特征对比图 - 特征匹配报告（包含各纹理特征的匹配度和权重分析） - 相似度等级评定

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像预处理、纹理特征提取、相似度计算和结果可视化四大功能模块。具体实现了Gabor滤波器和LBP特征的双重提取机制，通过特征匹配算法计算结构相似度，并生成包含得分、等级评定和差异可视化图的综合输出报告。