MATLAB图像纹理分析系统：基于灰度共生矩阵的特征提取工具

资 源 简 介

该项目实现图像灰度化预处理，自动生成多方向/距离的灰度共生矩阵，分析对比度、相关性、能量、同质性等纹理特征，并提供可视化结果与矩阵展示，适用于纹理量化研究。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了基于灰度共生矩阵（GLCM）的图像纹理特征自动提取与分析系统。系统能够对输入的彩色或灰度图像进行灰度化预处理，计算不同方向和距离下的灰度共生矩阵，并从中提取对比度、相关性、能量、同质性等核心纹理特征。通过可视化分析界面，用户可以直观地观察矩阵分布和特征变化，为图像纹理分析、材质分类等应用提供量化依据。

功能特性

• 图像预处理：支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式，自动进行灰度化处理，可自定义灰度量化级别（默认256级）
• 灵活参数配置：支持计算方向（0°、45°、90°、135°）和像素距离的自定义设置（默认1像素）
• 纹理特征计算：自动生成灰度共生矩阵，并计算四大纹理特征指标：

- 对比度：衡量图像的清晰度和纹理沟壑深浅 - 相关性：反映图像纹理的局部相关性 - 能量：表征图像纹理的均匀程度和规则性 - 同质性：度量图像纹理的局部相似性

• 多维度可视化：提供矩阵热力图、纹理特征直方图、方向对比分析图等可视化展示
• 数据导出功能：支持将灰度共生矩阵和纹理特征数据导出为Excel或CSV格式

使用方法

1. 图像输入：选择或拖拽待分析图像文件到系统界面
2. 参数设置：根据需要调整灰度量化级别、计算方向和像素距离参数
3. 特征计算：点击计算按钮，系统自动生成灰度共生矩阵并提取纹理特征
4. 结果分析：查看可视化图表，分析不同方向下的纹理特性差异
5. 数据导出：将计算结果保存为Excel或CSV文件供后续分析使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像读取与预处理模块、灰度共生矩阵计算引擎、多维度纹理特征分析算法、可视化图形生成组件以及数据导出功能。该文件作为系统的主要执行入口，实现了从图像输入到结果输出的完整处理链路，确保用户通过单一接口即可完成全部纹理分析操作。