基于Gabor小波变换的MATLAB图像纹理分析工具

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现的Gabor小波变换技术，可高效提取图像纹理特征，支持多分辨率分析和多方向特性检测。适用于图像分类、物体识别等计算机视觉任务，为纹理分析提供可靠工具。

详 情 说 明

基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取分析系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的图像纹理特征提取工具，核心是利用Gabor小波变换的多分辨率和多方向特性对输入图像进行处理。系统能够自动完成图像预处理、Gabor滤波器生成与优化、特征图提取以及特征向量构建等一系列流程，为图像分类、物体识别、纹理分析等计算机视觉任务提供可靠的纹理特征支持。

功能特性

• 多分辨率分析：通过设置不同尺度参数，捕捉图像在不同分辨率下的纹理信息
• 多方向特征提取：利用Gabor滤波器在不同方向上的响应，全面描述纹理的方向特性
• 自适应参数优化：根据输入图像特性自动调整Gabor滤波器参数，优化特征提取效果
• 标准化特征输出：将提取的特征图转换为统一维度的特征向量，便于后续机器学习应用
• 支持多种图像格式：兼容PNG、JPEG、BMP等常见图像格式

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为单通道灰度格式，建议分辨率在256×256像素以上
2. 参数设置：根据需求调整Gabor滤波器的尺度数量和方向数量参数
3. 运行系统：执行主程序开始纹理特征提取过程
4. 获取结果：系统将输出特征图像和对应的特征向量数据

输入图像应为8位整数（0-255）或浮点数（0.0-1.0）格式的单通道灰度图像。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、Gabor滤波器参数设置与生成、多通道滤波处理、特征图提取与可视化、特征向量构建与标准化输出等完整功能。该文件作为系统入口，协调各个功能模块协同工作，确保纹理特征提取任务的高效执行。