MATLAB实现的图像灰度共生矩阵纹理特征提取程序

本文主要探讨了基于MATLAB的数字图像GLCM（灰度共生矩阵）纹理分析软件的实现。在数字图像处理技术的背景下，作者针对图像灰度共生矩阵纹理二次特征提取这一关键任务，设计了一套MATLAB程序。数字图像处理技术的核心在于利用计算机算法对图像进行预处理，如去噪、增强、恢复和分割，以提取有用的视觉信息。纹理特征在这些过程中起着重要作用，它们能反映图像中局部模式的重复性和结构，有助于图像分类和场景识别。 灰度共生矩阵是一种统计工具，通过计算不同灰度值像素间的空间关系频率来描述纹理特性。它的生成基于图像中灰度值为i的像素(x, y)，与距离为d且灰度值为j的像素(x+a, y+b)同时出现的概率P(i, j, d, θ)。在这个公式中，θ代表生成方向，一般取四个基本角度：0°、45°、90°和135°。为了确保结果的一致性，还需要一个正规化常数R，即所有元素之和。 文章引用了Haralick等人提出的14个灰度共生矩阵特征参数，包括角二阶矩、对比度、相关性等，这些参数分别衡量了纹理的均匀性、细节对比和方向依赖性。例如，角二阶矩描述纹理的局部形状，对比度则反映了纹理的明暗对比，而相关性则考察了纹理的方向性。通过计算这些特征参数，软件能够更准确地量化和比较不同图像的纹理属性。 MATLAB作为一种强大的编程环境，非常适合进行这种复杂的数据处理和分析。作者提供的MATLAB源代码不仅展示了如何计算灰度共生矩阵，还展示了如何计算这些特征参数，以及如何将这些理论应用于实际的图像处理程序中。这对于学习者和研究人员来说，是一份宝贵的实践资料，有助于他们在数字图像处理领域深入理解和应用灰度共生矩阵分析技术。通过阅读和学习这份论文，读者可以掌握如何利用MATLAB工具进行图像特征提取，并将其应用到相关的课程作业或科研项目中。