基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取与边缘检测MATLAB系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多尺度多方向的Gabor滤波器组，对输入图像进行滤波处理，高效提取纹理特征并完成边缘检测，适用于图像分析与计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取与边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个集纹理分析与边缘检测于一体的图像处理系统。系统通过构建多尺度多方向的Gabor滤波器组，对输入图像进行滤波处理，既能有效提取图像的纹理特征信息，又能利用Gabor滤波器的方向选择性实现边缘检测功能。系统支持参数自定义调节，用户可根据不同图像特性优化处理效果，适用于图像分析、计算机视觉和模式识别等领域的研究与应用。

功能特性

• 多尺度多方向滤波：支持构建不同尺度和方向的Gabor滤波器组，全面捕捉图像特征
• 双模式处理：提供纹理提取模式和边缘检测模式，支持联合分析
• 参数灵活可调：支持波长(λ)、角度(θ)、带宽(σ)、相位偏移等关键参数自定义
• 多样化输出：生成滤波响应图、纹理特征图、边缘检测图、特征参数矩阵和处理报告
• 多格式支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式，支持灰度图和彩色图处理

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
2. 设置处理参数：

- 尺度参数(λ)：控制滤波器的波长 - 方向参数(θ)：设定滤波器方向角度 - 带宽参数(σ)：调节滤波器带宽 - 相位偏移：调整滤波器相位特性

1. 选择处理模式：根据需求选择纹理提取、边缘检测或联合分析模式
2. 执行处理：运行主程序开始图像处理
3. 查看结果：系统将输出多种结果文件供分析使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上内存，处理大图像时需更大内存
• 存储空间：至少500MB可用空间用于程序运行和结果存储

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器组的构建与参数配置、多尺度多方向的滤波处理执行、纹理特征提取与融合计算、边缘检测算法实现、结果图像的可视化生成以及特征参数矩阵的输出与报告生成。该文件作为系统的总控单元，协调各功能模块的协同工作，为用户提供完整的处理流程。