MATLAB基于纹理结构分析的图像相似度计算系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现图像纹理特征分析，通过局部纹理分布、边缘信息和结构模式计算两幅图像的结构相似性。相比传统PSNR方法，该系统更适用于处理光照、噪声或轻微形变差异的图像评估。

详 情 说 明

基于纹理结构分析的图像相似度计算系统

项目介绍

本项目提出了一种基于纹理结构分析的图像相似度计算方法。与传统PSNR等全局指标不同，本系统专注于分析图像的局部纹理特征，包括纹理分布、边缘信息和结构模式，能够更有效地评估在光照条件、噪声干扰或存在轻微形变等情况下图像之间的结构相似性。系统综合利用多种纹理分析技术，自动提取特征并生成综合相似度评分，适用于图像质量评估、图像匹配及相关计算机视觉任务。

功能特性

• 多特征融合分析：结合局部二值模式（LBP）、结构相似性指数（SSIM）的纹理增强版本以及灰度共生矩阵（GLCM）等多种特征，进行全面对比。
• 局部结构感知：关注图像的局部纹理结构，对光照变化和噪声具有更好的鲁棒性。
• 可配置参数：允许用户调整纹理分析窗口大小以及各特征分量（如对比度、相关性）的权重，以适应不同应用场景。
• 结果可视化：生成纹理特征差异图，直观展示两幅图像在纹理结构上的局部差异。
• 详细分析报告：提供相似度分析报告，包含各纹理特征的贡献度分析，帮助用户理解相似度得分的构成。

使用方法

1. 准备输入图像：确保待比较的两幅图像为灰度格式，且尺寸一致。支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式。
2. 设置参数（可选）：可根据需要调整纹理分析窗口大小、特征权重等参数。若未指定，系统将使用默认参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动进行纹理特征提取与匹配计算。
4. 获取输出结果：

- 相似度得分：一个介于0到1之间的标量值，1代表完全相似。 - 纹理特征差异图：一幅可视化图像，用于显示两幅图像在纹理结构上的局部差异区域。 - 相似度分析报告：文本报告，详细说明各纹理特征（如LBP、GLCM对比度等）对最终相似度得分的贡献程度。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB（建议R2018a或更高版本）
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，主要负责协调图像读取与预处理、调用不同的纹理特征提取模块（包括LBP、增强版SSIM以及GLCM特征的计算）、执行特征匹配与相似度融合算法，并最终生成相似度得分、差异可视化图像以及文本分析报告。该文件整合了所有关键技术模块，是项目功能的核心调度与实现枢纽。