MATLAB实现基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建多尺度多方向的Gabor滤波器组，对图像进行纹理特征提取，生成特征图谱与向量表示，并支持结果可视化，适用于图像分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取系统。Gabor小波因其在时域和频域的良好局部化特性，被广泛应用于纹理分析领域。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，提取丰富的纹理特征信息，为图像分类、识别等计算机视觉任务提供有效的特征表示。

功能特性

• 多尺度多方向Gabor滤波器组构建：支持自定义尺度和方向数量的滤波器参数配置
• 灵活的图像预处理：提供灰度化、归一化等预处理选项
• 完整的特征提取流程：生成Gabor滤波响应图谱（复数/幅度/相位）和纹理特征向量
• 丰富的特征量化方法：提取像素级特征和图像级统计特征（均值、方差等）
• 可视化分析功能：支持原始图像与滤波结果对比、特征分布热力图、多尺度多方向响应对比等可视化展示
• 交互式参数配置：提供友好的用户界面，支持滤波器参数实时调整

使用方法

1. 准备输入图像：系统支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
2. 配置参数设置：

- 设置Gabor滤波器尺度数量（默认4个尺度） - 设置Gabor滤波器方向数量（默认6个方向） - 调整中心频率参数（推荐范围0.3-0.6） - 调整带宽参数（推荐范围1.5-2.0） - 选择图像预处理选项

1. 执行特征提取：运行系统开始纹理特征提取过程
2. 查看输出结果：

- 观察生成的Gabor滤波响应图谱 - 分析提取的纹理特征向量和统计特征 - 通过可视化工具对比不同参数下的特征效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存4GB以上，用于处理较大尺寸图像
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器组生成、图像频域滤波处理、纹理特征提取与量化、结果可视化展示等完整流程。该文件通过交互界面接收用户参数配置，协调各功能模块顺序执行，最终输出纹理特征分析结果和相应的可视化图形。