Gabor小波图像纹理特征提取

资 源 简 介

Gabor小波图像纹理特征提取

详 情 说 明

Gabor小波是一种常用于图像纹理分析的数学工具，它通过模拟人类视觉系统的感知特性，能够有效捕捉图像在空间域和频域上的局部特征。在图像处理领域，Gabor小波因其方向选择和频率选择的特性，成为纹理特征提取的重要方法之一。

本文介绍的实现方案针对经典Brodatz纹理库进行特征提取，该库包含116类纹理，每类提供49张128×128像素的子图像。通过Gabor小波变换，可以从这些纹理图像中提取具有鉴别性的特征向量，为后续的图像分类或识别任务奠定基础。

Gabor小波的核心优势在于其可调节的参数体系： 方向参数控制小波的旋转角度，通常设置4-8个不同方向 尺度参数决定小波的频率带宽，常用3-5个尺度 相位偏移和波长参数进一步调节滤波器特性

特征提取过程通常包含以下步骤：首先对输入图像进行多方向多尺度的Gabor滤波，生成一组滤波响应图像；然后计算每个响应图的统计特征（如均值、方差等）；最后将这些特征组合成最终的特征向量。这种特征对光照变化具有较好的鲁棒性，能有效表征纹理的结构特性。

对于需要深入了解的读者，建议参考IEEE相关论文或OpenCV文档中关于Gabor滤波器的实现细节。实际应用时需注意参数调优，不同纹理数据集可能需要特定的方向/尺度组合才能获得最佳特征区分度。