基于Gabor小波变换的MATLAB图像纹理特征分析工具

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现二维Gabor小波变换，支持多尺度、多方向的图像纹理特征提取。通过构建可配置的Gabor滤波器组，对输入图像进行滤波处理，输出可用于图像分类的局部纹理特征。适用于纹理分析及模式识别研究。

详 情 说 明

基于Gabor小波变换的图像纹理特征分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于二维Gabor小波变换的图像纹理特征分析系统。Gabor小波因其在频率和空间域的良好局部化特性，被广泛应用于纹理分析领域。系统能够生成多尺度、多方向的Gabor滤波器组，对输入图像进行卷积运算，有效提取图像的局部纹理特征，为图像分类、纹理识别、生物特征识别等计算机视觉任务提供可靠的特征支持。

功能特性

• 多尺度多方向滤波：支持可配置的尺度数和方向数，全面捕捉图像纹理特征
• 自适应参数配置：可灵活调整中心频率范围、带宽参数等关键参数
• 灰度图像自动转换：支持彩色图像输入，自动转换为灰度图像进行处理
• 特征可视化：提供Gabor滤波器和特征响应图的可视化展示功能
• 丰富的特征输出：生成Gabor特征图（幅度/相位信息）和统计纹理特征向量

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入图像：将待分析的图像文件放置于指定目录
2. 参数设置：根据需求配置尺度数、方向数、频率范围等参数
3. 执行分析：运行主程序开始纹理特征提取
4. 结果获取：查看生成的Gabor特征图和纹理特征向量

参数配置说明

• 尺度数：通常设置为3-5个，控制滤波器的大小范围
• 方向数：通常设置为4-8个，控制滤波器的方向覆盖
• 中心频率：定义Gabor滤波器的中心频率范围
• 带宽参数：调节滤波器的频率带宽，影响特征选择性

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg, png, bmp等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像预处理、Gabor滤波器组生成、二维卷积运算执行、特征响应计算与统计特征提取等完整流程。该文件实现了参数配置接口、特征可视化模块以及结果输出功能，为用户提供一体化的纹理分析解决方案。程序通过优化算法确保计算效率，同时保持特征提取的准确性。