MATLAB实现的基于LTP算子的图像纹理特征提取系统

资 源 简 介

本项目利用LTP（局部三值模式）算子对灰度图像进行纹理特征分析，支持批量处理并采用自适应阈值机制。相比传统LBP算法，通过三值编码增强了对光照变化的鲁棒性，可生成更稳定的纹理特征数据。

详 情 说 明

基于LTP算子的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于局部三值模式（LTP）算子的图像纹理特征提取系统。通过将传统LBP算法扩展为三值编码，系统能够有效应对光照变化，生成鲁棒性强的纹理特征。该系统特别适用于灰度图像的纹理分析任务，支持批量处理并提供直观的特征可视化。

功能特性

• 三值模式编码：采用自适应阈值机制，将像素邻域编码为三值模式（-1,0,1）
• 光照鲁棒性：通过双阈值设计增强对光照变化的适应能力
• 批量处理支持：可同时处理多张灰度图像，提高分析效率
• 特征可视化：生成纹理特征分布热力图，直观展示纹理模式
• 参数可配置：支持阈值参数自定义，默认采用局部标准差自适应计算

使用方法

1. 准备图像：将待分析的灰度图像（.jpg/.png/.bmp格式）放置在指定目录
2. 参数设置：根据需要调整阈值参数（如采用默认自适应阈值可跳过）
3. 执行分析：运行主程序开始纹理特征提取
4. 获取结果：系统将输出：

- 结构化纹理特征向量（N×59维矩阵） - 纹理特征分布热力图 - 特征提取参数报告（包含阈值统计、处理时长等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（处理大尺寸图像建议8GB以上）
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与校验、LTP特征提取算法的执行、自适应阈值的计算与配置、纹理特征向量的生成与输出，以及特征分布可视化图形的创建和元数据报告的生成。