基于MATLAB的多特征融合图像纹理分析与分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高效图像纹理分析，通过融合灰度共生矩阵、局部二值模式和Gabor滤波器等多维特征，结合机器学习算法完成纹理分类与相似度计算，适用于多种图像类型的智能处理。

详 情 说 明

基于多特征融合的图像纹理分析与分类系统

项目介绍

本项目实现了一种综合性的图像纹理分析方法，通过提取图像的多种纹理特征（如灰度共生矩阵、局部二值模式、Gabor滤波器响应等），结合机器学习算法对纹理进行分类和相似度分析。该系统支持对不同类型的图像（自然场景、医学影像、工业检测图像等）进行纹理特性量化，可用于材质识别、缺陷检测、生物组织分析等应用场景。

功能特性

• 多特征融合：综合提取灰度共生矩阵（GLCM）特征、局部二值模式（LBP）纹理特征等多种纹理描述符
• 灵活输入支持：支持RGB图像和灰度图像输入（JPG、PNG、BMP等格式）
• 可配置预处理：提供图像尺寸归一化、灰度化、滤波去噪等预处理选项
• 机器学习分类：采用支持向量机（SVM）分类器进行纹理分类
• 多样化输出：生成纹理特征向量、分类预测结果及置信度
• 可视化分析：提供特征分布图、纹理响应图谱、分类混淆矩阵等可视化结果

使用方法

训练模式

1. 准备标注好的训练数据集（CSV或MAT格式）
2. 配置图像预处理参数
3. 运行训练程序提取特征并训练SVM分类器
4. 保存训练好的模型供后续使用

预测模式

1. 加载已训练的分类器模型
2. 输入待分析图像（单张或批量）
3. 系统自动提取纹理特征并进行分类
4. 获取分类结果和可视化分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像读取与预处理模块、多特征提取引擎、机器学习分类器的训练与预测机制，以及结果可视化组件的调用逻辑。它负责协调各个功能模块的协同工作，实现从图像输入到分析结果输出的完整处理链路，同时提供用户交互接口用于参数配置和运行控制。