基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取与识别系统

资 源 简 介

该项目利用灰度共生矩阵（GLCM）算法对图像进行深度纹理分析，旨在实现对不同材质或物体的精确识别。系统首先对输入图像进行灰度化和归一化预处理，以消除光照波动对特征提取的影响。核心功能在于构建描述像素间空间相关性的二阶统计矩阵，通过设置多个偏移距离和方向（0度、45度、90度、135度）来全面捕捉图像的局部模式。系统自动计算并提取反映图像物理特性的四大核心纹理参数：对比度用于衡量图像的沟纹深浅；相关性用于反映局部灰度值的线性关系；能量（角二阶矩）用于描述图像灰度分布的均匀性和纹理粗细；同质性（逆差距）用于反

详 情 说 明

基于灰度共生矩阵的纹理特征提取与目标识别系统

项目介绍

本系统是一款基于灰度共生矩阵（GLCM）算法设计的图像纹理分析与识别工具。系统通过深入挖掘图像像素间的空间相关性，提取具有物理意义的二阶统计特征，并结合机器学习算法实现对不同纹理模式的自动识别。该项目不仅涵盖了图像生成与预处理，还提供了完整的特征降维、分类器训练及可视化评价流程，适用于科研演示及初学者理解数字图像处理中的纹理分析原理。

功能特性

1. 模拟数据集构建：系统内置了自动化纹理生成模块，能够产生水平条纹、垂直条纹、高斯噪声、网格方块四类典型纹理样本，支持自定义样本数量。
2. 多维度特征分析：利用GLCM算法在四个方向（0°、45°、90°、135°）同步提取特征，确保纹理描述的旋转稳定性。
3. 核心指标提取：自动计算对比度、相关性、能量和同质性四大统计特征，构建高维度的纹理指纹。
4. 自动化分类识别：集成了K最近邻（KNN）分类器，具备特征标准化预处理与模型预测功能，可快速完成类别判定。
5. 综合可视化反馈：实时生成原始样本展示、GLCM热力分布图、特征空间投影及分类准确率混淆矩阵。

实现逻辑分析

系统的核心执行逻辑严格遵循以下四个阶段：

1. 模拟数据集生成

系统通过数学函数构造不同空间频率的图像：

• 利用正弦函数（sin）在水平和垂直方向生成周期性条纹。
• 利用随机分布函数生成高斯噪声纹理。
• 利用取模运算（mod）和阶跃函数生成棋盘格状的网格纹理。
• 向所有生成的图像中添加噪声干扰，以增强分类器的鲁棒性。

2. 图像预处理与GLCM特征提取

• 预处理：采用图像增强算法调整灰度分布，提高纹理的对比度。
• 量化处理：为降低计算复杂度，将图像灰度级量化为8级。
• 矩阵算子：构建偏移量为1，方向分别为水平、主对角线、垂直、副对角线的四个共生矩阵。
• 特征工程：利用统计公式计算每个矩阵的四大特性，并将结果拼接成一个16维（4方向 × 4特征）的特征向量。

3. 分类器构建与训练

• 数据准备：对数据集进行随机打乱，按照8:2的比例划分训练集与测试集。
• Z-score标准化：计算训练集的均值与标准差，对所有特征进行归一化处理，消除不同物理量纲对分类结果的影响。
• 学习算法：配置K最近邻分类器，设置邻居数K=3，在标准化后的特征空间内进行欧式距离匹配。

4. 结果评价与展示

• 准确率计算：对比预测标签与真实标签，输出全局分类精度。
• 空间分布投影：选取最具代表性的对比度与能量特征进行二维投影，直观展示不同类别在特征空间中的可分性。
• 混淆矩阵展示：通过热力图形式呈现测试集各分类的匹配情况，帮助分析误判原因。

关键函数与算法说明

• 灰度共生矩阵算法：系统实现的核心。它统计了在特定方向和距离下，灰度级为i的像素与灰度级为j的像素同时出现的概率。
• 对比度：反映图像的沟纹深浅和清晰度。
• 相关性：衡量矩阵水平或垂直方向的线性依赖关系。
• 能量（角二阶矩）：像素分布越均匀，能量值越高，代表纹理越粗。
• 同质性：反映纹理局部变化的程度，纹理越细腻该值越大。
• KNN分类算法：基于实例的学习方法，通过搜索待分类样本在特征空间中最接近的训练样本进行投票判定。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必备工具箱：

- Image Processing Toolbox（图像处理工具箱） - Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

• 硬件要求：标准PC配置，内存不低于4GB

使用方法

1. 启动MATLAB软件，并将本项目的执行脚本所在文件夹设置为当前工作路径。
2. 在命令行窗口直接调用主程序函数。
3. 系统将自动执行以下流程：

- 终端会打印模拟数据集生成的进度。 - 自动提取各样本的GLCM特征。 - 训练KNN分类器并输出分类识别准确率。 - 弹出一个包含原始样本、GLCM热力图、特征分布散点图及混淆矩阵的综合成果窗口。 - 终端最后会列出各类别在四个核心指标上的平均数值，便于性能对比分析。