基于纹理特征多变量分析（MVA）的MATLAB图像处理工具包发布

资 源 简 介

本MATLAB工具包专为图像纹理分析设计，可自动提取对比度、相关性等纹理特征，并运用主成分分析及因子分析进行多变量分析，适用于图像分类、模式识别等研究。

详 情 说 明

基于纹理特征的多变量分析（MVA）图像处理工具

项目介绍

本项目为基于MATLAB开发的图像纹理分析与多变量统计工具包，专注于通过灰度共生矩阵（GLCM）提取图像纹理特征，并利用主成分分析（PCA）、因子分析等多变量方法进行数据降维与模式识别。工具提供图形用户界面（GUI），支持批量处理多种格式图像输入，可广泛应用于纹理分类、材料表面分析和医学影像处理等领域。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容JPEG、PNG、TIFF、BMP等常见格式，自动将彩色图像转换为灰度处理
• 批量纹理特征提取：基于GLCM计算对比度、相关性、能量、同质性等14种纹理参数
• 多变量统计分析：集成PCA与因子分析，实现特征降维、模式可视化和数据结构解析
• 交互式图形界面：提供直观的GUI操作界面，支持参数配置、实时预览和结果导出
• 结果可视化与导出：生成特征分布散点图、主成分载荷图、热力图等，支持MAT、Excel、PNG等多种输出格式

使用方法

1. 启动工具：运行main.m文件启动图形用户界面
2. 加载图像：选择单张图像或包含多图像的文件夹进行批量导入
3. 设置参数：配置GLCM计算距离与方向、特征标准化方法、MVA分析类型等
4. 执行分析：点击运行按钮，系统自动完成纹理提取与多变量分析
5. 查看结果：在界面中浏览特征表格、分析图表，并可导出数据与报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：≥8GB RAM（处理大型图像数据集时推荐≥16GB）
• 图像尺寸限制：最小64×64像素，最大4096×4096像素

文件说明

主程序文件集成了图形界面构建、图像输入与预处理、纹理特征提取、多变量分析计算及结果可视化导出的全流程功能。其通过回调函数响应界面操作，协调各模块完成图像批量加载、GLCM特征参数计算、PCA/因子分析执行，并驱动图表绘制与数据文件生成。