基于共生矩阵与Laws滤波器的MATLAB图像纹理特征提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了两种经典纹理特征提取方法：灰度共生矩阵和Laws滤波器。系统可自动计算能量、对比度、相关性等关键纹理指标，适用于医学影像、遥感等领域的纹理分析需求，代码结构清晰，易于二次开发。

详 情 说 明

基于共生矩阵与Laws滤波器的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套基于统计方法的图像纹理特征量化提取系统，核心算法包括灰度共生矩阵（GLCM）与Laws能量滤波器两大经典纹理描述技术。系统能够自动计算纹理的能量、对比度、相关性等多维度统计特征，生成可用于图像分割、目标识别等高阶视觉任务的高维特征向量。通过参数化配置和可视化界面，为用户提供直观的纹理分析解决方案。

功能特性

• 双算法纹理特征提取：同步实现灰度共生矩阵（能量、熵、对比度、相关性等统计量）和Laws能量滤波器响应特征计算
• 多尺度特征融合：支持不同尺度和方向的纹理特征融合，增强特征表达能力
• 参数灵活配置：可自定义共生矩阵的偏移距离、方向角度，Laws滤波器核类型等关键参数
• 智能图像预处理：支持灰度化、尺寸归一化等预处理操作，适配不同输入源
• 多维可视化输出：生成共生矩阵热力图、滤波器响应图等可视化图表
• 结构化数据导出：输出特征向量、结构化报告及.mat格式特征矩阵，便于后续机器学习应用

使用方法

1. 输入准备：准备单通道灰度图像（支持jpg/png/bmp格式）
2. 参数配置：根据需要设置共生矩阵参数（距离、角度）、Laws滤波器类型、预处理选项等
3. 特征提取：运行主程序，系统自动完成纹理特征计算与分析
4. 结果获取：查看生成的特征向量、可视化图表和结构化报告
5. 数据导出：可选导出.mat格式特征矩阵用于后续分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大尺寸图像）
• 支持常见图像格式读写

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了完整的图像纹理特征提取管线。其主要功能包括：图像输入与预处理模块的调度、灰度共生矩阵特征参数的配置与计算执行、Laws滤波器组的构建与卷积运算、多尺度纹理统计特征的融合与归一化处理，以及最终特征向量的组装与可视化结果的生成输出。该文件作为系统入口，协调各算法模块协同工作，确保特征提取流程的完整性与准确性。