基于Gabor滤波器的MATLAB纹理特征提取系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的Gabor特征提取流程，支持多尺度、多方向的纹理分析。用户可自定义滤波器参数，适用于图像处理和模式识别任务。

详 情 说 明

基于Gabor滤波器的纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Gabor特征提取流程，专门针对纹理分析和图像处理需求设计。系统能够对输入的灰度图像进行多尺度、多方向的Gabor滤波处理，提取图像的纹理特征向量。通过自定义Gabor滤波器参数设置，用户可以灵活调整波长、方向、相位偏移、带宽等关键参数，满足不同纹理分析场景的需求。

功能特性

• 多尺度多方向滤波：支持自定义波长范围和方向数量，实现全面的纹理特征提取
• 参数灵活配置：可调节空间频率带宽、滤波器大小、相位偏移等关键参数
• 特征可视化：提供Gabor滤波器核图像、滤波响应热力图、特征分布散点图等可视化结果
• 特征统计：输出均值、方差等统计特征量，便于后续分析和分类
• 特征归一化：对提取的特征向量进行降维和归一化处理，提高特征质量

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像（支持jpg、png、bmp等格式）放置在指定路径
2. 参数设置：根据需求调整波长范围、方向数量、带宽等参数（可使用默认设置）
3. 执行特征提取：运行主程序，系统将自动完成Gabor滤波和特征提取
4. 查看结果：获取Gabor特征矩阵、特征向量及可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间（建议8GB以上，根据图像大小调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括Gabor滤波器核的生成算法实现、多尺度多方向的卷积运算执行、纹理特征向量的提取与归一化处理，以及结果可视化模块的调用。该文件通过协调各功能模块的工作流程，完成从图像输入到特征输出的完整处理链路，并提供参数配置接口供用户自定义设置。