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MATLAB实现的灰度共生矩阵（GLCM）纹理分析工具
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资 源 简 介
本项目提供基于MATLAB的灰度共生矩阵纹理特征计算系统，支持用户自定义灰度级与方向角度（0°、45°、90°、135°），可自动提取对比度、相关性、能量、均匀性等关键纹理参数，适用于图像分析与模式识别任务。
详 情 说 明
基于灰度共生矩阵的纹理特征分析与计算系统
项目介绍
本项目实现了一套完整的灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征计算系统。系统能够对输入的二维灰度图像进行纹理分析，通过构建多方向的灰度共生矩阵，计算出对比度、相关性、能量、均匀性等经典纹理特征参数。该系统适用于医学图像分析、遥感影像处理、材料科学等多种需要进行纹理量化分析的领域。
功能特性
- 灵活的灰度级压缩：支持用户自定义灰度级数（默认8级），实现图像灰度级的自适应压缩与归一化
- 多方向分析：支持0°、45°、90°、135°四个方向的灰度共生矩阵计算，用户可自定义方向角度集合
- 可调像素距离：允许设置不同的像素距离参数（默认1像素），适应不同尺度的纹理特征提取
- 全面的特征提取：计算包括对比度、相关性、能量、均匀性在内的多个经典纹理特征
- 结果可视化：提供GLCM热力图和纹理特征雷达图等可视化输出，便于直观分析
使用方法
- 准备输入图像：确保输入为二维灰度图像矩阵，支持uint8或double数据类型
- 设置参数（可选）：
- 运行分析：系统将自动计算指定方向的灰度共生矩阵并提取纹理特征
- 获取结果：
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
- 用于可视化功能所需的MATLAB图形绘制组件
文件说明
主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像预处理、参数配置、灰度共生矩阵的多方向构建、纹理特征的批量计算以及分析结果的可视化输出。该文件整合了灰度级压缩、矩阵生成、特征提取等多个关键技术模块，为用户提供一站式的纹理分析解决方案。
