MATLAB高效Gabor滤波器图像特征提取工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了优化的Gabor滤波器组生成与应用系统，通过多尺度多方向滤波器精确提取图像纹理特征和边缘信息。相比传统方法，在计算效率和特征质量方面均有显著提升，适用于图像分析和模式识别任务。

详 情 说 明

高效Gabor滤波器图像特征提取工具箱

项目介绍

本项目实现了一个优化的Gabor滤波器组生成与应用系统，专门针对图像特征提取进行深度优化。系统通过多尺度多方向的Gabor滤波器组，能够更精确地提取图像的纹理特征和边缘信息。与传统Gabor滤波器相比，本实现采用频率域优化和相位补偿技术，显著提升了特征提取的准确性和鲁棒性。

功能特性

• 频域优化设计技术：通过频率响应优化减少频谱泄露
• 多尺度相位补偿技术：改善滤波器在不同尺度下的相位一致性
• 自适应参数调整算法：根据图像特性自动优化滤波器参数
• 可视化分析工具：提供滤波器响应热力图和特征分布图
• 性能评估报告：包含信噪比和特征区分度的量化指标

使用方法

输入要求

1. 输入图像：支持灰度图像（uint8, double类型），RGB图像会自动转换为灰度图
2. 滤波器参数配置（可选）：

- 尺度数量（默认4个尺度） - 方向数量（默认8个方向） - 中心频率范围（默认0.1-0.4归一化频率） - 带宽参数（默认1.5倍频程） - 高斯包络参数（默认aspect ratio=0.5）

输出结果

1. Gabor滤波器组：返回复数形式的Gabor滤波器核函数集合
2. 滤波响应图：每个尺度每个方向的滤波结果（幅度响应和相位响应）
3. 特征描述子：经过后处理的Gabor特征向量，可直接用于机器学习
4. 特征可视化：滤波器响应热力图和特征分布图
5. 性能评估报告：包含信噪比和特征区分度的量化指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了完整的Gabor特征提取流程，包括图像预处理、滤波器参数配置、频域优化处理、多尺度相位补偿、特征响应计算、结果可视化和性能评估等核心功能。该文件作为系统入口，提供了完整的特征提取解决方案，用户可通过修改配置参数适应不同的应用场景。