MATLAB实现多分辨尺度小波变换的图像纹理特征提取系统

资 源 简 介

本系统使用多分辨尺度小波变换，智能提取图像纹理特征。支持尺度参数R1（1.1-1.2）和阈值参数R2（默认10）自定义，适用于多个尺度的小波分解分析。

详 情 说 明

基于多分辨尺度小波变换的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套基于多分辨尺度小波变换算法的图像纹理特征智能提取系统。系统通过对输入图像进行多尺度小波分解，结合可调节的尺度参数和阈值参数，实现对不同分辨率级别下纹理特征的精确量化描述。该系统可广泛应用于图像分析、模式识别、计算机视觉等领域。

功能特性

• 多分辨尺度分析：通过尺度参数R1（1.1-1.2）控制小波分解的分辨率级别
• 智能特征筛选：利用阈值参数R2（10-30）对高频系数进行自适应筛选
• 多维特征输出：生成纹理特征向量、可视化图像和详细分析报告
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等多种常见图像格式
• 特征融合技术：结合多尺度纹理特征融合方法，提升特征表征能力

使用方法

1. 准备输入图像文件（jpg/png/bmp格式）
2. 设置参数：

- 尺度参数R1：1.1-1.2之间的浮点数 - 阈值参数R2：10-30之间的整数

1. 运行系统获取输出结果：

- 纹理特征向量（一维数组） - 特征可视化图像 - 详细分析报告（包含统计参数和分布特征）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、多尺度小波分解执行、基于阈值的特征系数筛选、纹理特征向量的生成与整合、特征分布可视化图像的创建以及分析报告的自动生成等功能模块。