基于小波变换的MATLAB纹理图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用小波变换对纹理图像进行自动分割，通过多尺度分解提取小波系数特征，并结合聚类或分类算法实现高效的区域分割，适用于纹理分析和图像处理应用。

详 情 说 明

基于小波变换的纹理图像分割系统

项目介绍

本项目是一个利用小波变换技术对纹理图像进行自动分割的系统。系统核心流程包括：对输入的纹理图像进行多尺度小波分解，提取不同频带的小波系数特征；利用这些特征构建特征向量；通过聚类或分类算法实现图像区域的纹理分割；最终输出清晰展示不同纹理区域边界的分割结果图及评估指标。

功能特性

• 多尺度分析：采用二维离散小波变换对图像进行多分辨率分解。
• 特征提取：从小波系数中提取有效的纹理特征，并进行降维处理。
• 灵活分割：支持使用K-means聚类或SVM分类器等算法进行图像分割。
• 结果可视化：提供小波分解系数图谱、分割结果图像等多种可视化输出。
• 性能评估：自动计算分割精度、边界准确性等量化评估指标。

使用方法

1. 准备输入：准备待分割的纹理图像（JPG、PNG、BMP等格式）。
2. 设置参数：

- 选择小波基函数（如 db4, sym4）。 - 设定小波分解层数（推荐3-5层）。 - 指定分割区域数量（聚类数目或分类类别数）。

1. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成特征提取与分割过程。
2. 获取结果：系统将生成并保存分割结果图、特征矩阵及评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、小波分析工具箱

文件说明

主程序文件封装了系统的核心处理流程，其功能包括：读取并预处理输入图像；根据用户参数执行指定层数的小波分解与特征提取；调用所选的聚类或分类算法完成纹理区域分割；生成系列可视化图谱与结果图像；计算并输出最终的分割精度评估指标。