MATLAB图像纹理分析：基于分形维数的特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于分形维数的图像纹理特征分析系统，能够对灰度图像进行多尺度纹理量化，输出分形维数及相关统计特征，为图像分类和材质识别提供技术支持。

详 情 说 明

基于分形维数的图像纹理特征分析与提取系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现图像纹理的定量分析，利用分形维数理论对图像纹理复杂度进行量化评估。系统能够对输入的灰度图像进行多尺度分形特征计算，输出纹理的分形维数及相关统计特征。该系统可作为图像分类、材质识别、医学影像分析等应用的前处理模块。

功能特性

• 核心算法：采用盒计数法（Box-counting method）进行分形维数计算
• 输入支持：支持.jpg、.png、.bmp格式的灰度图像输入，支持单张图像或批量处理
• 预处理：自动进行灰度化处理和图像归一化
• 多维度输出：

- 分形维数值（标量输出，范围通常为2.0-3.0） - 分形维数计算过程数据（不同尺度下的计数值） - 分形特征曲线图（log-log坐标下的线性拟合结果） - 纹理特征统计报告（包括Hurst指数、分形误差等）

• 输出格式：数值结果（.mat/.txt）+ 可视化图表（.fig/.png）

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
3. 根据需要选择单张图像处理或批量处理模式
4. 程序自动完成图像预处理、分形特征计算和结果输出
5. 在输出文件夹查看分形维数计算结果和可视化图表

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱：需要安装Image Processing Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上RAM
• 图像尺寸：建议输入图像尺寸不小于128×128像素

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像读取与预处理模块、分形维数计算引擎、结果可视化组件以及批量处理调度器。该文件实现了从图像输入到特征输出的完整流程，能够自动处理不同类型的图像格式，执行盒计数算法，生成分形特征曲线和统计报告，并管理多图像批次处理任务。