基于MATLAB的图像纹理分析与识别系统：纹理频率特征与不变矩技术

资 源 简 介

本MATLAB项目实现图像纹理的综合分析，通过傅里叶变换提取频域特征，结合Hu不变矩量化几何特性，支持纹理分类与识别，适用于材质分析、图像检索等场景。

详 情 说 明

基于纹理频率特征与不变矩的图像纹理分析与识别系统

项目介绍

本项目是一个专业的图像纹理分析与识别系统，通过结合频谱分析技术和不变矩特性，实现对图像纹理的量化描述和分类识别。系统核心采用傅里叶变换获取纹理的频域特征，同时计算Hu不变矩来描述纹理的几何特性，最终生成可用于纹理分类和模式识别的综合特征向量。

功能特性

• 双模态特征提取：同步提取纹理的频域特征和空间几何特征

+ 频域分析：通过傅里叶变换获得能量分布、频域统计量等8维频谱特征 + 不变矩计算：提取对平移、旋转、缩放不变的7维Hu矩特征

• 特征融合技术：将频域特征与不变矩特征有效融合形成综合特征向量
• 可视化分析：生成包含频谱图、特征分布等可视化图表分析报告
• 智能分类建议：基于特征相似度匹配提供纹理分类识别建议

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为灰度图，尺寸介于64×64至1024×1024像素之间
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动加载并处理图像
3. 查看结果：系统输出包含特征向量、分析报告和分类建议的完整结果
4. 结果解读：综合特征分析报告以图表形式展示纹理特性，分类建议基于特征相似度计算

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 图像格式：支持BMP、PNG、JPG等常见格式
• 内存要求：至少4GB RAM，处理大图像时建议8GB以上
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间用于临时文件存储

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括图像预处理、频域特征提取、不变矩计算、特征向量融合、结果可视化以及分类建议生成等完整处理流程。该文件实现了从图像输入到分析报告输出的端到端处理，确保用户通过单一接口即可获得全面的纹理分析结果。