基于小波矩特征提取的MATLAB图像处理程序

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于小波变换的图像不变矩特征提取系统。通过对输入图像进行多尺度小波分解，并在小波域计算不同子带的图像矩，有效提取具有平移、旋转和尺度不变性的鲁棒特征，适用于模式识别和图像分析应用。

详 情 说 明

基于小波变换的图像不变矩特征提取程序

项目介绍

本项目实现了一个基于小波矩的图像特征提取系统，通过融合小波变换的多尺度分析能力与图像矩的几何描述能力，提取具有平移、旋转和尺度不变性的图像特征。该系统适用于图像识别、模式分类等计算机视觉任务，能够有效提升特征对几何变换的鲁棒性。

功能特性

• 多尺度小波分解：支持自定义小波基函数（如haar、db4等）和分解层数
• 小波域矩特征计算：在各小波子带（LL、LH、HL、HH）计算指定阶数的图像矩
• 不变性特征构建：通过矩归一化处理实现平移、旋转和尺度不变性
• 特征分析报告：提供特征稳定性分析和不变性测试结果
• 可视化分析：包含小波分解图谱、特征分布图和重构图像对比
• 灵活输出格式：支持.mat和.txt格式的特征文件保存

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理图像（支持.jpg、.png、.bmp等格式）置于指定目录
2. 参数配置：

- 选择小波基函数类型（如'db4'） - 设置小波分解层数（通常3-5层） - 指定矩的计算阶数（如3阶矩） - 配置图像预处理参数（归一化尺寸、灰度归一化等）

1. 执行特征提取：运行主程序，系统将自动完成小波分解、矩计算和特征归一化
2. 结果获取：

- 查看生成的小波矩特征向量 - 分析特征稳定性报告 - 浏览可视化结果图像 - 保存特征数据供后续使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波变换执行、多尺度矩特征计算、不变性归一化处理、特征向量构建、分析报告生成以及结果可视化输出等功能模块，为用户提供完整的特征提取解决方案。