基于MATLAB的灰度共生矩阵纹理图像检索系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取与图像检索系统，支持图像预处理、特征向量生成和相似度匹配功能，可快速从数据库中找到纹理特征最相似的图像。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的纹理图像检索系统

项目介绍

本项目是一个基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理图像检索系统，能够根据图像纹理特征实现高效的内容检索。系统通过计算图像的灰度共生矩阵，提取纹理特征向量，并使用相似度度量方法在图像数据库中进行匹配，最终返回与查询图像纹理最相似的Top-N结果。

该系统适用于需要基于纹理进行图像分析和检索的场景，如医学图像分析、材质识别、遥感图像处理等领域。

功能特性

• 图像预处理：自动将输入图像转换为灰度图并进行尺寸标准化
• 特征提取：基于灰度共生矩阵计算对比度、相关性、能量、同质性等纹理特征
• 特征匹配：支持欧氏距离、余弦相似度等多种相似度度量方式
• 灵活检索：可自定义返回结果数量（Top-N）
• 结果可视化：提供查询图像与检索结果的对比展示
• 批量处理：支持对整个图像数据库进行批量特征提取和存储

使用方法

准备工作

1. 准备图像数据库：将所有用于检索的灰度图像放入同一文件夹
2. 准备查询图像：确保待检索图像为灰度格式

运行步骤

1. 设置图像数据库路径和查询图像路径
2. 配置检索参数（相似度度量方法、返回结果数量等）
3. 运行主程序开始检索
4. 查看检索结果：系统将显示相似图像列表及对应相似度得分

参数配置

• top_n：设置返回的相似图像数量（默认为10）
• distance_metric：选择相似度计算方法（欧氏距离或余弦相似度）
• glcm_properties：指定从GLCM中提取的特征类型

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox

硬件要求

• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：根据图像数据库大小而定
• 显示器：支持图形界面显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像数据的读取与预处理、灰度共生矩阵的特征参数计算、特征向量的归一化处理、基于距离度量的相似性比较与排序，以及最终检索结果的输出与可视化展示。该文件整合了系统的完整检索链路，为用户提供一站式的纹理图像查询服务。