基于MATLAB的智能图像纹理特征提取与分析系统

资 源 简 介

该项目提供完整的图像纹理特征分析解决方案，支持统计、频谱和局部结构特征提取方法。用户可批量处理图像，系统自动计算Haralick特征、Gabor滤波等纹理指标，适用于医学影像、材料科学等领域的纹理量化分析。

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

本项目实现了一套完整的图像纹理特征提取与分析系统，专门设计用于高效处理不同类型图像的纹理信息。系统整合了多种主流纹理分析技术，能够对输入图像进行多维特征提取，并生成详细的可视化分析结果。该系统适用于材料科学、医学图像分析、遥感图像处理等领域的纹理分类与识别任务。

功能特性

• 多方法特征提取：支持灰度共生矩阵(GLCM)统计特征、小波变换纹理分析和Gabor滤波器组响应特征提取
• 灵活的输入支持：可处理JPEG、PNG、BMP、TIFF等标准格式图像，自动处理灰度/彩色图像转换
• 批量处理能力：支持单张图像或图像序列的批量处理，提高分析效率
• 自适应预处理：自动进行图像尺寸标准化，适应不同分辨率输入
• 多样化输出：提供数值特征向量、可视化图表、分析报告及多种格式数据导出功能

使用方法

1. 将待分析图像放入指定输入文件夹
2. 运行主程序文件启动分析流程
3. 根据提示选择分析模式和参数设置
4. 查看生成的纹理特征结果和可视化图表
5. 可选择将特征数据导出为MAT、CSV或Excel格式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，实现了完整的图像纹理分析工作流。其主要功能包括：管理整个分析流程的启动与协调，处理用户输入的图像数据并执行必要的预处理操作，协调调用各类纹理特征提取算法进行计算，控制分析结果的可视化展示与图表生成，以及管理特征数据的格式化输出与导出功能。该文件确保系统各模块协同工作，为用户提供一体化的纹理分析解决方案。