MATLAB图像结构相似性分析：纹理匹配与多尺度评估系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现基于结构相似性度量的图像纹理匹配分析，通过多尺度方法评估纹理模式、边缘信息和结构分布，提供与人类视觉感知一致的结构相似度评分，适用于图像质量评价与纹理比较研究。

详 情 说 明

基于结构相似性度量的图像纹理匹配分析系统

项目介绍

本项目是一个专业的图像纹理结构相似性分析系统，通过计算两幅图像之间的多尺度结构相似度指标，评估它们在纹理特征、边缘信息和结构分布方面的相似程度。系统结合MS-SSIM、LBP和GLCM等多种先进图像分析技术，生成与人类视觉感知高度一致的相似度评分，并提供详细的可视化分析结果。

功能特性

• 多尺度结构相似性分析：采用MS-SSIM方法，在不同尺度下评估图像结构相似性
• 纹理特征提取：利用LBP算法提取局部纹理模式，通过GLCM进行纹理统计分析
• 智能参数配置：支持自定义分析尺度、窗口大小和特征权重等参数
• 可视化差异分析：生成纹理差异热力图，直观展示图像间的结构差异分布
• comprehensive 对比报告：提供详细的相似度评分和纹理特征对比统计

使用方法

基本使用

1. 准备待比较的两幅图像（建议尺寸相同）
2. 运行主程序，按提示选择图像文件
3. 根据需要调整可选参数或使用默认设置
4. 查看输出的相似度评分和分析报告
5. 分析生成的纹理差异热力图和特征对比统计

参数配置

• 分析尺度数量：控制多尺度分析的层次深度（默认：5）
• 滑动窗口大小：设置局部特征分析的窗口尺寸（默认：11×11）
• 纹理特征权重：调整LBP与GLCM特征在综合评分中的比重

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（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，包含图像预处理、多尺度相似度计算、纹理特征提取、差异可视化生成以及结果报告输出等完整功能模块，实现了从图像输入到分析结果展示的全过程自动化处理。