MATLAB实现的归一化纹理特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过计算图像的灰度共生矩阵，进行归一化处理后提取能量、熵、惯性矩和相关度四项纹理特征，输出其均值与标准差，适用于图像纹理分析与模式识别应用。

详 情 说 明

基于共生矩阵的归一化纹理特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一套高效的图像纹理特征提取系统，核心基于灰度共生矩阵（GLCM）技术。系统能够自动计算输入图像的归一化共生矩阵，并从中提取能量、熵、惯性矩和相关度四项关键纹理参数的统计特征。通过计算这些参数的均值和标准差，最终生成一个具有鉴别力的8维特征向量，为图像分类、材质分析和模式识别等应用提供可靠的纹理描述子。

功能特性

• 矩阵自动构建：根据指定距离和角度参数自动生成灰度共生矩阵
• 归一化处理：对原始共生矩阵进行标准化处理，消除规模影响
• 多特征提取：同步计算能量、熵、惯性矩和相关度四个核心纹理指标
• 统计表征：提供各特征的均值和标准差双重统计量
• 参数可配置：支持用户自定义共生矩阵的计算距离和方向角度
• 高效计算：采用优化的矩阵运算方法，确保特征提取速度

使用方法

基本调用

% 读取灰度图像 img = imread('texture_sample.jpg');

% 使用默认参数提取特征（d=1, θ=0°） features = main(img);

高级调用

% 自定义距离和角度参数 d = 2; % 像素距离 theta = 45; % 方向角度（度）

% 提取特征 features = main(img, d, theta);

输出说明

函数返回8维特征向量，顺序为：

1. 能量均值
2. 能量标准差
3. 熵均值
4. 熵标准差
5. 惯性矩均值
6. 惯性矩标准差
7. 相关度均值
8. 相关度标准差

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018a 或更高版本
• 图像格式：输入需为uint8类型的单通道灰度图像矩阵
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）
• 工具包依赖：仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件整合了完整的纹理特征提取流程，具体实现了图像预处理、共生矩阵构建与标准化计算、多维度纹理参数推导以及统计特征量输出等核心功能。该文件作为系统的主要入口点，封装了从原始图像到最终特征向量的全链路处理逻辑。