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：基于灰度共生矩阵的Haralick纹理特征值计算器 MATLAB 实现
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资 源 简 介
本 MATLAB 项目开发了一个高效程序，用于提取图像纹理特征。通过构建灰度共生矩阵，自动计算14种标准Haralick特征值，包括能量、对比度、相关性等，适合图像分析应用。
详 情 说 明
基于灰度共生矩阵的Haralick纹理特征值计算器
项目介绍
本项目开发了一个高效的MATLAB程序，专门用于从灰度图像中提取纹理特征。核心方法是通过构建灰度共生矩阵(GLCM)，精确计算14种标准的Haralick纹理特征值。程序能够自动化完成图像预处理、矩阵构建和特征计算全过程，支持多方向和多种像素间距的纹理分析，为图像分类、模式识别等应用领域提供可靠的纹理特征支持。功能特性
- 全面的特征提取：完整实现14种Haralick纹理特征计算，包括能量、对比度、相关性、均匀性等统计量
- 灵活的参数配置：支持自定义灰度级别数、像素间距和分析方向角度
- 自动预处理：内置图像预处理和灰度级量化功能，确保计算准确性
- 多方向分析：默认支持0°、45°、90°、135°四个方向的纹理特征分析
- 鲁棒性强：具备完善的状态标志和错误处理机制
使用方法
基本调用格式
[features, status, error_msg] = main(input_image)参数说明
输入参数：input_image：二维灰度图像矩阵（uint8或double类型）- 推荐尺寸：不低于64×64像素，以保证纹理分析的准确性
features：14×4 double数组，每列对应一个方向的14个Haralick特征值status：计算状态标志（成功/失败）error_msg：错误信息（计算失败时提供）
特征值顺序
输出特征值按以下顺序排列：- 能量 2. 对比度 3. 相关性 4. 方差 5. 均匀性
系统要求
- 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
- 内存要求：建议至少4GB RAM（处理大图像时需要更多内存）
- 图像处理工具箱：需要MATLAB图像处理工具箱支持
