MATLAB图像特征提取工具箱：基于纹理与形状的多区域分析系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现图像中多个区域的自动识别与特征提取。可并行计算纹理特征（灰度共生矩阵、局部二值模式）和形状特征（面积、周长、离心率、轮廓矩），并自动生成结构化标注文档，适用于图像分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于纹理与形状特征的多区域图像特征提取系统

项目介绍

本项目是一个用于图像多区域特征提取的专业工具，能够自动识别图像中的标记区域，并并行提取各区域的纹理特征与形状特征。系统结合图像分割、纹理分析和形状分析技术，生成结构化的特征数据与详细标注文档，适用于图像分类、模式识别、医学影像分析、工业检测等领域的研究与应用。

功能特性

• 多区域自动识别：支持基于输入图像自动分割区域，或通过外部掩模/坐标文件精确定义区域。
• 并行特征提取：同时计算多个区域的纹理特征（灰度共生矩阵特征、局部二值模式）和形状特征（面积、周长、离心率、轮廓矩等）。
• 多格式输出：

- 特征数据表格（结构体数组或表格形式） - 可选可视化标注图（区域高亮并叠加特征参数） - 详细标注文档（文本或Excel格式）

• 支持多种图像格式：如JPG、PNG、TIFF等。
• 支持外部标注输入：可加载XML、JSON等格式的区域信息文件。

使用方法

1. 准备输入：将待处理图像置于指定目录，如有区域标注文件请确保与图像对应。
2. 配置参数：根据需要调整特征提取参数（如纹理计算距离、方向等）。
3. 运行主程序：系统将自动识别区域、提取特征并生成结果。
4. 查看输出：

- 特征数据表格（features.csv 或 features.xlsx） - 可视化结果图（output_visualization.png） - 标注文档（annotation_report.txt 或 .xlsx）

示例代码（MATLAB）： % 设置图像路径与参数 imagePath = 'path/to/your/image.jpg'; maskPath = 'path/to/your/mask.xml'; % 可选 params = setDefaultParameters();

% 运行特征提取系统 [featureTable, visualization] = main(imagePath, 'Mask', maskPath, 'Parameters', params);

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB：版本 R2018a 或更高
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox（部分功能）

• 磁盘空间：至少 500MB 可用空间（依赖图像大小与数量）

文件说明

主程序文件承担了系统工作流的核心调度功能，其实现了图像与标注数据的载入、预处理操作、区域分割与识别、多特征并行计算模块的调用、结果数据的整合与格式化输出，以及可选的可视化生成与文档报告创建。该文件是系统功能的主要集成与执行入口。