MATLAB图像纹理特征提取工具：多尺度分析与统计分布实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等技术，实现图像的多尺度纹理特征提取，涵盖统计、结构及频谱特征分析，适用于纹理分类与图像识别任务。

详 情 说 明

基于多尺度分析与统计分布的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像纹理特征提取流程，能够对输入图像进行多尺度纹理分析和特征量化。系统通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等多种技术，提取图像的统计纹理特征、结构纹理特征和频谱纹理特征。支持对彩色图像和灰度图像的处理，可自动适应不同分辨率的输入图像，并生成标准化的特征向量用于后续图像分类、识别或检索任务。

功能特性

• 多尺度分析方法：结合灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)和二维离散小波变换(2D-DWT)技术
• 全面特征提取：提取统计纹理特征（对比度、相关性、能量、同质性等）、结构纹理特征和频谱纹理特征
• 灵活输入支持：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式，可处理彩色图像和灰度图像
• 自适应处理：自动适应不同分辨率图像输入，推荐最小尺寸128×128像素
• 多样化输出：生成标准化特征向量、特征说明文档、可视化结果图，支持.mat和.csv格式保存

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像文件为支持的格式（JPEG/PNG/BMP等）
2. 设置处理参数：根据需求配置特征提取参数
3. 执行特征提取：运行主程序进行纹理特征分析
4. 获取输出结果：系统将生成特征向量及相关分析结果
5. 保存结果：可选择将特征向量保存为.mat或.csv格式文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像读取与预处理、多尺度纹理分析算法调度、特征向量生成与整合、结果可视化呈现以及数据输出保存等功能。该文件协调各个功能模块的工作流程，确保纹理特征提取过程的完整性和准确性。