基于MATLAB的Gabor小波变换多尺度图像特征提取系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的Gabor小波变换图像处理系统，支持多尺度、多方向滤波，可高效提取图像纹理特征，适用于图像增强、特征分析等应用。系统包含滤波器构建、特征提取及可视化模块，便于科研与工程使用。

详 情 说 明

基于Gabor小波变换的多尺度图像特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Gabor小波变换图像处理系统，能够对输入的图像进行多尺度、多方向的Gabor滤波处理。系统通过构建Gabor滤波器组，在多个尺度和方向上提取图像的纹理特征，可用于图像增强、特征提取、纹理分析等计算机视觉应用。该程序经过优化调试，具有高效的处理性能和稳定的运行效果。

功能特性

• 多尺度分析：支持在多个尺度上对图像进行Gabor滤波，捕捉不同频率范围的纹理特征
• 多方向滤波：提供多个方向的滤波器配置，全面提取图像的方向性纹理信息
• 自动图像处理：支持多种格式的图像输入，自动处理彩色图像的灰度转换
• 全面输出结果：生成特征图像序列、纹理特征参数矩阵、可视化结果和性能报告
• 高效优化：采用优化的算法实现，确保处理速度和内存效率

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录，支持.jpg、.png、.bmp等常见格式
2. 配置参数：根据需要调整尺度数量、方向数量、频率范围等参数设置
3. 运行系统：执行主程序开始图像特征提取过程
4. 查看结果：系统将自动生成处理结果，包括：

- 各尺度和方向的滤波特征图像 - 纹理特征参数矩阵（幅度和相位信息） - 特征可视化图谱 - 处理性能统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间用于存储处理结果

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器组的构建与参数配置、多尺度多方向的卷积滤波操作、特征图像的生成与存储、纹理特征参数的提取与矩阵构建、结果可视化图形的创建以及处理性能的统计分析与时序报告。该文件整合了所有关键功能模块，提供了完整的图像特征提取与分析解决方案。