MATLAB实现的Gabor滤波纹理分析图像检索系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一套基于Gabor滤波和纹理特征分析的图像检索系统。通过上传查询图像，系统自动提取纹理特征，与数据库进行相似度匹配，返回最相似图像结果。包含预处理、特征提取、匹配计算和结果展示模块。

详 情 说 明

基于Gabor滤波与纹理特征分析的图像检索系统

项目介绍

本项目实现了一个基于纹理特征的图像检索系统，能够通过上传查询图像，自动提取图像的纹理特征并与数据库中的图像进行相似度匹配，返回最相似的图像结果。系统综合运用Gabor滤波器多尺度分析和灰度共生矩阵(GLCM)统计特征，结合特征融合与余弦相似度计算，实现高效准确的图像检索。适用于纹理分类、图像库管理等多种场景。

功能特性

• 多特征融合检索：结合Gabor滤波器的多尺度、多方向纹理特征与GLCM的统计特征
• 可视化交互界面：提供直观的用户操作界面，实时显示检索结果
• 参数灵活配置：支持自定义Gabor滤波器参数、相似度阈值等关键参数
• 结果多维展示：以缩略图、相似度百分比、特征对比图等多种形式展示检索结果
• 检索报告生成：自动生成包含检索参数、耗时等信息的文本摘要

使用方法

1. 准备图像数据库：将待检索的图像集合存放于指定文件夹（支持JPG/PNG/BMP格式）
2. 启动系统：运行主程序进入图形用户界面
3. 设置参数：根据需要调整Gabor滤波器尺度/方向参数和相似度阈值
4. 上传查询图像：选择待查询的图像文件进行上传
5. 查看检索结果：系统将显示前10个最相似图像及其相似度，并提供特征对比分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：最低4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口与调度核心，实现了图形用户界面的初始化与事件响应管理，完成了图像数据的加载与预处理流程控制，负责协调Gabor特征与GLCM特征的提取计算模块，执行特征融合与相似度匹配的核心算法，并对检索结果进行可视化展示与报告生成。