MATLAB实现基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取算法

资 源 简 介

本MATLAB项目通过Gabor小波变换对图像进行多尺度、多方向的滤波处理，提取纹理特征。可生成表征纹理结构的特征向量，支持滤波效果可视化，适用于纹理分析和图像分类任务。

详 情 说 明

基于Gabor小波滤波的图像纹理特征提取算法实现

项目介绍

本项目实现了基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取算法。Gabor小波因其在频率和方向上的良好局部化特性，能够有效地捕捉图像的纹理信息。本算法通过构建多尺度、多方向的Gabor滤波器组，对输入图像进行卷积处理，提取出表征纹理结构的特征向量。这些特征可广泛应用于图像分类、纹理分析和模式识别等任务。

功能特性

• 多尺度多方向滤波：支持可配置的尺度和方向参数，生成相应的Gabor滤波器组
• 灵活的参数调节：可自定义Gabor波长(λ)、方向角(θ)、带宽(γ)和长宽比(σ)
• 全面的特征提取：输出滤波响应的实部、虚部、幅度和相位信息
• 可视化展示：支持滤波器核、纹理响应图、特征对比图的可视化显示
• 特征向量化：将滤波响应转化为可用于机器学习的特征向量
• 批量处理：支持单张或多张灰度图像的批量特征提取

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格式）放置在指定目录
2. 参数配置：在主程序文件中设置Gabor滤波器参数（尺度数、方向数、λ、θ、γ、σ）
3. 运行程序：执行主程序开始特征提取流程
4. 结果获取：

- 查看生成的Gabor滤波器核图像 - 分析各尺度方向的纹理响应图 - 获取特征矩阵（尺度数×方向数维的特征向量） - 可选的原始图像与特征响应叠加对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件完成了整个特征提取流程的核心控制，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器参数设置与核函数生成、多尺度多方向的卷积滤波操作、纹理响应图的计算与可视化输出，以及最终特征向量的构建与导出功能。