MATLAB实现的Gabor小波图像纹理特征提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套基于Gabor小波的图像纹理特征提取与分析系统，支持多尺度和多方向纹理分析，可生成Gabor滤波器组并提取旋转与尺度不变特征，适用于图像分类和模式识别任务。

详 情 说 明

基于Gabor小波的图像纹理特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像纹理特征提取框架，通过Gabor小波变换对输入图像进行多尺度、多方向的纹理分析。系统能够生成Gabor滤波器组，计算图像在不同频率和方向上的响应，并提取具有旋转不变性和尺度不变性的纹理特征向量。支持可视化展示Gabor滤波器的频率响应特征图和提取的特征分布。

功能特性

• Gabor滤波器设计：支持自定义滤波器参数（尺度数、方向数、中心频率、带宽等）
• 多尺度多方向分析：实现图像在不同频率和方向上的纹理特征提取
• 特征向量构建：提取具有旋转不变性和尺度不变性的纹理特征
• 可视化展示：支持滤波器响应图、特征分布图、纹理特征叠加显示
• 统计报告生成：提供特征均值、方差等统计指标分析
• 图像预处理：支持图像归一化、灰度转换、降噪等预处理操作

使用方法

1. 准备输入图像：支持JPG、PNG、BMP等常见格式的灰度或彩色图像
2. 配置参数：设置Gabor滤波器参数（尺度数、方向数、中心频率等）
3. 选择预处理选项：根据需要选择图像归一化、降噪等预处理操作
4. 运行分析：系统自动完成特征提取和可视化分析
5. 查看结果：获取特征响应图、特征向量数据和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器参数配置与生成、多尺度多方向卷积运算、纹理特征向量的提取与构建、分析结果的可视化展示以及特征统计报告的输出。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供完整的纹理特征分析解决方案。