基于MATLAB的图像纹理特征提取系统：灰度共生矩阵与Gabor滤波器实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一套完整的图像纹理分析系统，通过灰度共生矩阵和Gabor滤波器两种方法，能够有效提取多尺度纹理特征。系统包含图像预处理、特征计算和统计分析模块，适用于纹理分类和图像识别等应用场景。

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵与Gabor滤波的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像纹理分析框架，能够对输入的灰度图像进行多尺度纹理特征提取。系统通过结合灰度共生矩阵的统计特征计算和Gabor滤波器的多尺度分析能力，提供了一套综合的纹理特征描述方案，适用于图像分类、材质识别、医学图像分析等计算机视觉应用场景。

功能特性

• 双模态特征提取：同时采用灰度共生矩阵和Gabor滤波器两种主流纹理分析方法
• 多尺度分析：支持可配置的尺度参数，适应不同纹理粒度需求
• 统计特征计算：从灰度共生矩阵中提取对比度、相关性、能量、同质性等8维统计特征
• Gabor能量特征：通过多方向滤波提取纹理的频率和方向特性
• 可视化输出：提供GLCM热力图和Gabor滤波响应图像的可视化展示
• 标准化处理：对输入图像进行预处理，对输出特征进行参数标准化

使用方法

基本使用

1. 准备输入图像（支持JPG、PNG、BMP、TIF格式）
2. 确保图像为灰度单通道格式，建议尺寸不小于256×256像素
3. 运行主程序，系统将自动完成特征提取流程

参数配置

• GLCM参数：可设置计算距离和角度参数
• Gabor参数：可调整滤波器尺度和方向数量
• 所有参数均提供默认值，用户可根据需要进行自定义

输出结果

• 纹理特征向量：包含8维GLCM统计特征和Gabor滤波能量特征的综合描述
• 可视化结果：生成GLCM矩阵热力图和Gabor滤波响应图像
• 统计报告：提供各特征参数的详细数值分析和统计特性

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：需要安装指定版本的图像处理库和科学计算包
• 内存建议：至少4GB RAM，处理大图像时建议8GB以上
• 显示要求：支持图像可视化显示功能

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括图像读取与预处理、灰度共生矩阵特征计算、Gabor滤波器设计与应用、特征参数提取与标准化、结果可视化生成以及统计报告输出等完整处理流程。该文件实现了从原始图像输入到最终纹理特征输出的端到端解决方案，用户只需调用此文件即可完成整个纹理分析过程。