灰度共生矩阵GLCM纹理分析系统

资 源 简 介

该项目实现了完整的灰度共生矩阵算法，用于定量描述图像的纹理特征。程序首先对输入图像进行灰度化和灰度级量化预处理，随后根据用户指定的位移矢量（包括像素距离和扫描方向，如0度、45度、90度及135度）构建灰度共生矩阵。在此基础上，程序能够提取并输出四个核心纹理统计指标：能量（Energy）用于反映图像纹理的均匀程度和粗细；对比度（Contrast）用于度量图像的清晰度以及纹理沟纹的深浅；相关性（Correlation）描述图像局部像素在空间上的线性依赖关系；同质性（Homogeneity）反映图像纹理的局部

详 情 说 明

基于MATLAB的灰度共生矩阵（GLCM）纹理分析系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB环境开发的图像纹理特征提取工具。它通过实现灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）算法，对图像的局部纹理结构进行数学建模。系统能够从复杂的图像信号中提取出反映纹理均匀度、清晰度、空间线性关系以及紧密程度的可视化指标，为后续的模式识别、医学影像分析、工业缺陷检测等任务提供量化的特征支撑。

功能特性

1. 灵活的图像导入：支持通过交互式对话框选择本地多格式图像（JPG、PNG、TIF、BMP），并设有自动容错机制，在用户取消或加载异常时自动调用内置示例图像。
2. 动态灰度量化：内置灰度级压缩逻辑，可将原始256级灰度图像科学量化为指定等级（如8级），在保留纹理特征的同时大幅降低计算复杂度。
3. 多向特征提取：程序同步计算0°、45°、90°及135°四个关键方向的共生矩阵，确保护理信息的空间完备性。
4. 核心指标量化：精确提取对比度（Contrast）、相关性（Correlation）、能量（Energy）和同质性（Homogeneity）四大标准统计量。
5. 多维度可视化：集成分析报告生成功能，包括原始灰度图、量化预览图、GLCM均值热力图以及多向特征分布柱状图。
6. 模块化设计：核心算法封装为独立子函数，便于在批量处理任务中直接引用。

实现逻辑与算法细节分析

程序严格遵循数字图像处理的标准流程，其核心实现逻辑如下：

1. 预处理阶段 系统首先检查输入图像的维度。若为RGB彩色图像，则利用亮度加权算法将其转换为单通道灰度图。随后执行灰度级量化，通过将像素值映射至0-7（以8级量化为例）的区间，减少GLCM矩阵的大小，从而消除噪声干扰并提高统计意义。

2. 灰度共生矩阵构建 程序设定像素位移距离为1，构建包含四个方向偏移量的矢量数组。通过调用 graycomatrix 函数，统计图像中满足特定空间关系的像素对出现的频次。为了保证统计结果的旋转不变性特征，程序开启了对称矩阵（Symmetric）设置。

3. 特征统计量计算 基于构建的GLCM，系统计算以下四个特征：

• 对比度：度量矩阵值在对角线附近的分布，反映纹理的深浅和清晰度。
• 相关性：度量空间中像素对的线性依赖关系，反映纹理的规律性。
• 能量：即二阶矩，反映图像纹理的均匀程度和粗细，能量高代表纹理较为简单稳定。
• 同质性：度量图像纹理的局部紧密性，反映纹理局部变化的平滑度。

4. 结果展示与统计 系统将所有方向的特征数据汇总为矩阵，通过命令行控制台输出详细的文本报告。同时利用 subplot 布局创建可视化窗口，其中“GLCM均值热图”通过对四个方向的矩阵取均值，直观展示了纹理能量的分布趋势。

使用方法

1. 在MATLAB命令行窗口运行主程序。
2. 根据弹出的文件选择框，选取需要分析的本地图像文件。
3. 观察命令行输出的四个方向纹理特征统计数据。
4. 在生成的可视化图窗中对比原图、量化图及各项特征指标的柱状图分布。
5. 如需集成到其他项目，可直接调用 perform_glcm_analysis 子函数，并传入图像数据、偏移矢量及灰度级参数。

系统要求

• 软件环境：MATLAB及其以上版本。
• 工具箱要求：必须安装 Image Processing Toolbox（图像处理工具箱），因为系统核心依赖于其中的 graycomatrix 和 graycoprops 函数。
• 硬件建议：标准PC环境即可。由于采用了灰度量化优化，程序对内存及算力的消耗极低。