MATLAB Gabor Feature Extraction Toolbox（GFET）-高效的Gabor特征提取工具

资 源 简 介

该工具箱提供高效的一维及二维Gabor特征提取功能，支持多尺度多方向分析，适用于图像处理和信号分析。用户可以自定义滤波器参数并实现批量处理，附带可视化工具以优化结果。

详 情 说 明

MATLAB Gabor Feature Extraction Toolbox (GFET)

项目介绍

MATLAB Gabor特征提取工具箱（GFET）是一个高效、灵活的Gabor分析工具，专门为一维信号和二维图像设计。该工具箱实现了完整的Gabor特征提取流程，支持多尺度多方向的滤波器配置，提供优化的卷积计算和丰富的特征输出模式。无论是生物信号分析、纹理分类还是计算机视觉应用，GFET都能提供强大的Gabor特征支持。

功能特性

• 多维支持：完整支持一维时序信号和二维图像数据的Gabor特征提取
• 灵活配置：可通过结构体或GUI界面自定义滤波器参数（中心频率、带宽、方向角度等）
• 高效计算：基于FFT的卷积优化，显著提升多尺度多方向特征提取速度
• 多种输出：支持幅值、实部、虚部、相位四种特征响应输出模式
• 可视化工具：内置滤波器核展示和特征图谱可视化功能
• 批量处理：提供高效的批量数据接口，支持大规模数据处理
• 无缝集成：与MATLAB图像处理工具箱、信号处理工具箱完全兼容

使用方法

基本使用流程

1. 数据准备

- 一维信号：单通道时序数据向量（double/single类型） - 二维图像：灰度图像矩阵（uint8/double格式，自动归一化）

1. 参数配置

``matlab params.scales = 4; % 尺度数 params.orientations = 8; % 方向数 params.freq_range = [0.1, 0.4]; % 频率范围 params.bandwidth = 1.0; % 带宽参数

1. 特征提取

`matlab % 一维特征提取 features_1D = gfet_1d(signal, params); % 二维特征提取 features_2D = gfet_2d(image, params);

1. 结果可视化

``matlab visualize_gabor_kernels(params); % 滤波器核展示 plot_feature_maps(features_2D); % 特征图谱显示

高级功能

• 复数处理：支持实数/复数Gabor变换选择
• 特征统计：可生成特征响应统计报告（均值、方差等）
• 自定义输出：可选择特定尺度或方向的特征子集

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：

- 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox） - 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

• 内存建议：处理大型图像时建议8GB以上内存
• 系统平台：Windows/Linux/macOS均可支持

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度功能，包括参数解析与验证、数据预处理流程控制、Gabor滤波器核的动态生成与优化、特征提取过程的统一管理，以及结果输出的格式化与可视化调度。该文件作为整个工具箱的入口点，确保了各功能模块的协同工作和流程完整性。