MATLAB实现的GLCM纹理特征提取工具

资 源 简 介

本MATLAB项目利用灰度共生矩阵（GLCM）自动计算Haralick纹理特征，支持灰度图、RGB图等多种输入格式。系统通过图像预处理和特征提取，为图像分析提供高效的纹理描述，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵（GLCM）的Haralick纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个自动化的图像纹理分析系统。通过计算输入图像的灰度共生矩阵（GLCM），基于Haralick提出的经典方法提取纹理特征。系统能够自动处理不同类型的图像，将其转换为灰度图像后，在多个方向和距离上计算GLCM，最终量化生成14个关键的Haralick纹理特征值。这些特征可用于纹理分类、图像分割、模式识别等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 广泛的图像格式支持：支持常见的图像格式，如JPG、PNG、BMP等。
• 灵活的灰度化处理：自动将RGB等彩色图像转换为灰度图像进行处理。
• 可配置的GLCM计算：

- 可自定义灰度级数（默认256级） - 可设置GLCM计算距离（默认距离为1） - 支持多个方向角度计算（默认0°、45°、90°、135°四个方向）

• 完整的Haralick特征提取：精确计算14个Haralick纹理特征值。
• 多样的输出选项：

- 可输出GLCM矩阵（可视化图像或数值矩阵） - 可输出14个特征值的数值向量 - 可选输出各方向GLCM的平均特征值或分别输出各方向特征

使用方法

1. 准备输入图像：确保待分析的图像文件位于可访问的路径下。
2. 设置参数（可选）：根据需要调整灰度级数、计算距离和方向角度等参数。
3. 运行系统：执行主程序开始纹理特征提取过程。
4. 获取结果：系统将输出GLCM矩阵和14个Haralick纹理特征值。

基本使用示例： % 设置图像路径 imagePath = 'path/to/your/image.jpg'; % 使用默认参数运行分析 features = main(imagePath); % 显示提取的特征值 disp(features);

高级使用示例（自定义参数）： % 自定义参数设置 grayLevels = 64; % 设置灰度级数为64 distance = 2; % 设置计算距离为2 angles = [0, 90]; % 仅计算0°和90°两个方向

% 运行分析 features = main(imagePath, grayLevels, distance, angles);

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux或macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，实现了完整的纹理特征提取流程。主要包括图像读取与预处理、灰度转换、灰度共生矩阵计算、多方向多距离处理以及Haralick特征值的提取与输出。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供了简洁的统一接口，同时支持参数自定义以满足不同的分析需求。