MATLAB实现的基于韦伯局部描述符(WLD)的人脸特征提取系统

资 源 简 介

本项目完整实现了韦伯局部描述符(WLD)算法，专用于人脸图像的特征提取。系统包含图像预处理、特征计算、编码和可视化四大模块，可将输入人脸图像转换为具有判别力的WLD特征向量，为人脸识别任务提供有效的特征支撑。

详 情 说 明

基于韦伯局部描述符(WLD)的人脸特征提取MATLAB实现系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的韦伯局部描述符(WLD)算法系统，专门用于人脸图像的特征提取。WLD是一种有效的纹理特征描述方法，通过模拟人类视觉系统的韦伯定律，能够提取具有强判别性的人脸特征。本系统实现了从图像预处理到特征可视化的完整流程，为人脸识别、人脸验证等应用提供可靠的特征表示支持。

功能特性

• 完整的WLD算法流程：实现差分激励计算、方向编码、二维联合直方图特征编码全流程
• 灵活的参数配置：支持自定义差分激励和方向量化级数
• 多格式图像支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式
• 中间结果可视化：可查看差分激励图、方向编码图等处理过程
• 特征统计报告：自动生成特征维数、提取时间等元数据信息
• 预处理选项：支持直方图均衡化等图像增强操作

使用方法

基本使用

1. 准备灰度人脸图像（推荐尺寸128×128像素）
2. 运行主程序文件
3. 选择输入图像文件
4. 系统自动完成特征提取并显示结果

参数配置

• 差分激励量化级数：默认8级，可根据需要调整
• 方向量化级数：默认8级，影响特征向量维度
• 直方图均衡化：可选预处理步骤，增强图像对比度

输出结果

• WLD特征直方图向量（默认64维）
• WLD特征分布可视化图
• 差分激励图和方向编码图
• 特征统计报告（包含特征维数和提取时间）

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 内存建议：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个特征提取流程的调度与执行。具体包含图像文件的读取与验证、预处理模块的调用、WLD特征计算过程的组织、结果可视化显示的控制以及最终特征向量的输出管理。该文件整合了各个功能模块，确保算法按正确顺序运行，并处理用户交互与参数传递。