基于MATLAB的高效图像纹理特征提取与分析工具

资 源 简 介

本工具利用MATLAB图像处理工具箱，集成灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)和Gabor滤波器三种主流算法，支持多尺度多方向的图像纹理分析与特征提取，适用于科研及工程应用场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像纹理特征提取与分析工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB图像处理工具箱开发的专业纹理分析工具，致力于实现高效、多方法的图像纹理特征提取与可视化分析。系统集成了灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)和Gabor滤波器三种主流的纹理分析方法，支持对输入图像进行多尺度、多方向的纹理特征计算。用户可根据需求选择单一或组合分析模式，系统将自动生成详细的纹理特征图、统计特征值和可视化分析报告，为图像纹理研究提供一站式解决方案。

功能特性

• 多方法纹理分析：同时支持GLCM、LBP和Gabor滤波器三种经典纹理分析方法
• 自适应图像处理：自动处理彩色/灰度图像转换，支持任意尺寸图像的标准化预处理
• 灵活参数配置：可自定义纹理分析尺度参数、方向参数和特征选择参数
• 多尺度分析能力：支持不同尺度和方向的纹理特征提取，满足多层次分析需求
• 丰富的输出结果：提供纹理特征图、数值特征矩阵和综合分析报告
• 可视化展示：生成特征融合结果图和参数对比分析图表，直观展示纹理特性

使用方法

1. 准备图像：将待分析的图像文件放置在指定目录
2. 参数设置：根据需要调整纹理分析的各项参数（可选）
3. 运行分析：执行主程序启动纹理特征提取流程
4. 结果查看：系统将自动生成并保存所有分析结果，包括：

- 各种方法的纹理特征可视化图像 - 详细的数值特征矩阵（Haralick特征、LBP直方图、Gabor特征向量） - 包含对比度、相关性、能量、同质性等统计特征的分析报告

1. 结果应用：可将提取的特征用于图像分类、材质识别、质量检测等后续应用

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持常见图像格式处理

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模块、三种纹理特征提取算法的实现、多参数配置接口、特征计算结果的可视化生成以及分析报告的自动输出。该文件作为整个系统的控制中心，协调各功能模块的协同工作，确保从图像输入到结果输出的完整流程顺畅执行。