基于多尺度多方向Gabor小波滤波的MATLAB图像纹理分析系统

资 源 简 介

此MATLAB项目实现了多尺度多方向的Gabor滤波器组构建，支持自定义参数，对输入图像进行滤波处理并提取纹理特征。可计算特征响应的统计量，如图像均值。

详 情 说 明

基于多尺度多方向Gabor小波滤波的图像纹理特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像纹理特征提取与分析系统，核心基于多尺度、多方向的Gabor小波滤波器技术。系统能够自动构建Gabor滤波器组，对输入图像进行多通道滤波处理，提取丰富的纹理特征信息，并提供特征统计、可视化和对比分析功能。适用于图像纹理分析、模式识别、计算机视觉等领域的研究与应用。

功能特性

• 灵活可调的Gabor滤波器组：支持用户自定义尺度数量、方向数量及各滤波器参数（中心频率、带宽、波长、相位偏移等）
• 多通道纹理特征提取：实现高效的多尺度多方向Gabor滤波卷积运算，提取不同频带和方向下的纹理响应
• 统计特征量化：计算每个特征通道的统计量（均值、方差、能量等），形成综合纹理特征向量
• 多层次可视化：提供滤波器核可视化、特征响应热力图、特征分布图等多种可视化展示
• 纹理对比分析：集成多种距离度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等），支持纹理特征的相似性比较

使用方法

1. 准备输入图像：将待分析的灰度图像放置于指定目录，支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 参数配置：根据需要调整尺度数（默认4）、方向数（默认8）及滤波器参数（提供推荐默认值）
3. 执行特征提取：运行主程序，系统将自动完成滤波器构建、卷积计算和特征统计
4. 结果查看：查看生成的纹理特征向量、统计报告及各类可视化图表
5. 对比分析：如需比较不同图像的纹理特征，可使用内置的距离度量功能进行相似性分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大尺寸图像时建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从参数初始化到结果输出的完整功能链条。具体包括Gabor滤波器组的参数化构建、图像预处理与多通道卷积运算、纹理响应的统计特征计算、结果数据的结构化存储以及多种可视化图形的生成与展示。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保纹理特征提取与分析过程的顺畅执行。