MATLAB图像分析工具：基于GLCM的多维纹理特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的灰度共生矩阵（GLCM）纹理分析解决方案，支持图像自动预处理、参数自定义配置，能够计算14种标准纹理特征并生成可视化报告。适用于医学影像、材料科学等领域的纹理量化研究。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵（GLCM）的多维纹理特征提取与分析程序

项目介绍

本项目是一个专业的图像纹理分析工具，利用灰度共生矩阵（GLCM）技术实现多维纹理特征的自动化提取与分析。程序能够对单张或多张灰度图像进行全面的纹理特征计算，支持自定义参数配置和可视化分析，为图像分类、模式识别和质量评估等应用提供可靠的数据支持。

功能特性

• 图像预处理: 自动加载灰度图像并转换为灰度矩阵，支持JPG、PNG、TIFF等常见格式
• 参数自定义: 支持灵活配置GLCM参数，包括像素距离、方向角度（0°、45°、90°、135°）和灰度量化级别
• ROI区域分析: 可选指定感兴趣区域坐标，实现局部纹理特征分析
• 多维特征提取: 计算对比度、相关度、能量、同质性等完整的纹理特征集
• 批量处理: 支持多图像并行处理，便于对比分析和模式识别
• 可视化输出: 生成GLCM矩阵热力图、特征值对比柱状图等分析图表
• 数据导出: 输出结构化特征数据表，支持Excel/CSV格式和PNG图表格式
• 统计报告: 自动生成特征统计报告，包含均值、方差等汇总信息

使用方法

1. 单图像分析:

- 准备灰度图像文件 - 运行程序并选择图像路径 - 设置GLCM参数（可选） - 获取纹理特征数据和可视化结果

1. 批量处理:

- 将待分析图像放入同一文件夹 - 配置处理参数和输出路径 - 执行批量分析程序 - 查看对比分析报告和统计结果

1. ROI分析:

- 输入图像和特定区域坐标 - 程序将针对指定区域进行局部纹理分析 - 输出局部区域的特征数值和可视化图表

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求: 至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 存储空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了项目的所有核心功能，包括图像读取与预处理、灰度共生矩阵的参数化构建与归一化处理、多维度纹理特征的并行计算算法、分析结果的可视化展示模块以及批量数据处理流程。该文件作为程序的统一入口，通过模块化设计实现了完整的纹理特征分析 pipeline，用户可以在此进行参数配置和功能调用，获得从原始图像到最终分析报告的完整解决方案。