基于MATLAB的Tamura纹理特征图像检索系统

资 源 简 介

本项目实现Tamura纹理特征提取算法，通过滑动窗口技术分析图像的粗糙度、对比度、方向度等六个关键纹理特征，为图像检索提供多维度的纹理分析解决方案。

详 情 说 明

基于Tamura纹理特征的图像检索系统开发

项目介绍

本项目实现了一套基于Tamura纹理特征的图像分析系统，通过计算图像的六个关键纹理特征维度，为基于内容的图像检索(CBIR)提供核心技术支持。系统采用多尺度分析策略，能够准确捕捉图像的纹理特性，并输出标准化的特征向量用于相似度匹配。

功能特性

• 多维特征提取：精确计算粗糙度、对比度、方向度、线性度、规整度和粗糙度六个纹理特征
• 多尺度分析：采用滑动窗口技术实现不同尺度的纹理特征分析
• 智能预处理：自动完成图像灰度化、尺寸标准化等预处理操作
• 标准化输出：生成标准化特征向量和结构化特征描述文件
• 相似度计算：支持多图像间的特征相似度矩阵计算
• 可视化支持：可选生成纹理特征分布图和对比图表

使用方法

基本特征提取

% 单图像特征提取 特征向量 = extractTamuraFeatures('input.jpg');

% 批量处理多图像 特征矩阵 = batchFeatureExtraction({'img1.jpg', 'img2.png'});

相似度检索

% 计算图像相似度 相似度得分 = calculateSimilarity('query.jpg', 'database/');

% 获取最相似图像 [最相似图像, 相似度排名] = retrieveSimilarImages('query.jpg', 数据库路径, 返回数量);

结果可视化

% 生成特征分布图 visualizeFeatures(特征向量, 'output_plot.png');

% 比较多个图像特征 compareFeatures(图像列表, '对比图表.png');

系统要求

• 平台支持: MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱: 必需安装
• 内存建议: 至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 存储空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像预处理、纹理特征计算、结果输出和可视化生成。具体实现了图像读取与格式转换、多尺度滑动窗口处理、六维特征参数计算、特征向量标准化输出、相似度矩阵生成以及分析图表绘制等完整处理链路。