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基于MATLAB的模糊熵与灰色关联度纹理分析与分类系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现图像纹理特征的量化分析，结合模糊熵与灰色关联度算法，计算局部和全局纹理特征并评估区域相似性，最终完成图像纹理分类与特征分析，支持精准的图像模式识别。
详 情 说 明
基于模糊熵与灰色关联度的图像纹理分析与分类系统
项目介绍
本项目是一个先进的图像纹理分析工具，创新性地结合了模糊熵与灰色关联度算法，旨在对图像纹理特征进行精确的量化分析与高效分类。系统能够自动计算图像的局部与全局模糊熵值，并利用灰色关联度方法评估不同纹理区域的相似性，最终生成详尽的纹理特征分析报告和可视化分类结果。适用于材料科学、医学影像分析、遥感图像处理等多个领域的纹理研究。
功能特性
- 多格式图像支持：支持 JPG、PNG、BMP 等常见格式的灰度图像输入。
- 灵活的参量配置：提供图像预处理、模糊熵计算、灰色关联度分析等多个环节的可调参数，满足定制化分析需求。
- 综合纹理分析：同步计算图像的局部与全局模糊熵，全面刻画纹理的复杂性与随机性。
- 相似性精准评估：基于灰色关联度理论，科学量化不同纹理区域之间的相似程度。
- 结果直观呈现：自动生成熵分布热力图、关联度矩阵、分类结果可视化图像及详细的数值分析报告。
使用方法
- 准备输入：准备好待分析的灰度图像文件。
- 参数设置（可选）：根据需要，调整系统参数配置文件中的各项参数，包括：
- 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成所有分析步骤。
- 获取结果：分析完成后，系统将在指定输出目录生成：
模糊熵分布热力图.png：直观展示图像各区域的熵值分布。
- 灰色关联度矩阵.png：显示各纹理区域间的相似性关系。
- 纹理分类结果图.png：使用不同颜色或标记标识出分类结果。
- 数值分析报告.txt：包含各区域熵值、关联度指数、分类置信度等详细数据。系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
- 依赖工具包：Image Processing Toolbox
文件说明
项目的主程序文件承载了系统的核心流程控制功能，具体实现了对用户输入图像的读取与预处理、调用模糊熵计算模块进行纹理特征提取、协调灰色关联度分析模块完成区域相似性度量、根据分析结果执行纹理分类决策，并最终控制生成所有规定的输出文件，包括各类可视化图表和文本分析报告。
