在matlab中求图像纹理特征

资 源 简 介

在matlab中求图像纹理特征

详 情 说 明

图像纹理特征是图像处理与识别中的重要分析指标，常用于描述图像的局部结构、粗糙度及规律性。MATLAB提供了多种计算纹理特征的方法，主要可分为以下三类实现路径：

基于灰度共生矩阵（GLCM） 通过`graycomatrix`函数生成灰度共生矩阵，反映像素灰度在空间上的联合分布。结合`graycoprops`函数可提取对比度、相关性、能量、均匀性等典型特征。适用于分析纹理的方向性和周期性。

基于局部二值模式（LBP） 使用`extractLBPFeatures`函数计算旋转不变或均匀模式的LBP特征，通过统计局部邻域的灰度变化编码纹理。对光照变化具有鲁棒性，常用于人脸识别和表面缺陷检测。

基于Gabor滤波器组 通过`gabor`函数设计多尺度多方向的滤波器组，利用卷积操作提取频域纹理响应。结合均值/方差统计可构建特征向量，适合分析具有方向敏感性的纹理（如指纹、织物）。

应用场景扩展 医学图像分析：通过肿瘤区域的纹理差异辅助诊断 遥感分类：利用地物纹理特征区分植被/水域/城市区域 工业检测：识别产品表面的划痕或颗粒分布异常

建议根据具体纹理特性选择方法：GLCM适合宏观统计特征，LBP擅长微观模式捕捉，Gabor滤波器则对方向性纹理更敏感。特征常需配合分类器（如SVM）进行后续识别任务。