MATLAB实现基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取系统

资 源 简 介

本系统使用MATLAB实现高效的图像纹理特征提取，通过Gabor小波变换进行多尺度和多方向滤波，支持特征向量提取、可视化分析及纹理分类检索功能。适用于纹理分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于Gabor小波变换的数字图像纹理特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的图像纹理特征提取方法，核心是基于Gabor小波变换对输入图像进行多尺度、多方向的滤波处理。系统能够自动提取图像的纹理特征向量，支持特征可视化分析，并提供纹理分类和检索的基础功能。该系统适用于纹理分析、模式识别和计算机视觉等领域的研究与应用。

功能特性

• 多尺度多方向滤波：采用Gabor小波变换，可配置滤波器尺度数和方向数
• 自适应图像处理：支持灰度图像和彩色图像（自动转换为灰度处理）
• 灵活参数配置：可调节频率带宽等关键参数以适应不同纹理特征
• 特征可视化分析：生成特征响应图，展示不同尺度和方向的滤波结果
• 统计分析报告：提供纹理特征的均值、方差等统计量报告
• 相似度匹配：支持多图像输入时的相似度矩阵计算和匹配分析

使用方法

输入要求

• 图像格式：支持.jpg、.png、.bmp等常见格式
• 图像尺寸：最小32×32像素，最大4096×4096像素
• 图像类型：支持灰度图像和彩色图像（系统自动转换为灰度处理）

参数配置

用户可选的Gabor滤波器参数包括：

• 尺度数（默认4个尺度）
• 方向数（默认8个方向）
• 频率带宽等专业参数

输出结果

系统生成以下输出内容：

• 纹理特征向量（n维实数向量，维度可配置）
• 特征响应图可视化结果
• 纹理特征统计报告
• 相似度匹配结果（多图像输入时）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox（可选，用于高级分析）

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM（处理大图像时建议16GB以上）
• 存储空间：1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像预处理、Gabor滤波器组构建、多通道滤波计算、特征向量提取与优化、结果可视化生成以及相似度分析等多个关键模块的实现。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的调用与数据流转，确保纹理特征提取与分析任务的高效执行。