基于MATLAB的图像纹理特征提取与分析系统

资 源 简 介

本系统集成多种图像纹理特征提取方法，支持灰度共生矩阵、局部二进制模式等常用算法，提供友好的可视化界面，便于用户直观查看特征结果，并支持数据导出与统计分析，集成图像预处理功能，适用于图像分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像纹理特征提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像纹理特征提取与分析系统，旨在提供一套完整的纹理分析解决方案。系统集成了多种经典的纹理特征提取算法，通过友好的图形用户界面，使用户能够方便地进行图像预处理、特征提取、结果可视化和数据分析。该系统适用于图像分类、材质识别、医学图像分析等多个领域的纹理研究需求。

功能特性

• 多种特征提取方法：集成灰度共生矩阵(GLCM)特征、局部二进制模式(LBP)等多种纹理分析方法
• 完备的图像预处理：提供灰度化、尺寸归一化、噪声滤除等预处理功能
• 批量处理能力：支持多图像同时分析，提高处理效率
• 可视化展示：实时显示特征提取结果、分布图表和统计分析
• 数据导出功能：支持将特征数据导出为.mat、.csv、.xlsx等多种格式
• 参数自定义：允许用户灵活配置特征提取参数和处理区域

使用方法

1. 启动系统：运行MATLAB，执行主程序文件启动图形界面
2. 图像输入：选择单张图像或包含多图像的文件夹作为输入源
3. 预处理设置：根据需要调整灰度化、尺寸标准化和去噪参数
4. 特征选择：勾选需要提取的纹理特征类型（GLCM、LBP等）
5. 参数配置：设置特征提取的具体参数（如GLCM的距离和方向）
6. 执行分析：启动处理流程，系统将自动完成特征提取和计算
7. 结果查看：在界面中浏览特征数值、可视化图表和统计报告
8. 数据导出：将特征数据和分析结果保存到指定格式文件中

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
• 内存推荐：至少4GB RAM（处理大图像或批量处理时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件是整个系统的核心控制单元，负责构建图形用户界面框架，协调各个功能模块之间的数据流与操作逻辑。它实现了用户交互事件响应、图像数据载入与管理的核心机制，集成并调度预处理、特征计算、可视化展示等关键处理环节，同时提供结果导出与批处理任务的整体控制功能。