基于Gabor小波的图像纹理特征提取系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台实现Gabor小波变换的图像纹理特征提取。系统支持多尺度多方向的Gabor滤波分析，自动生成适用于图像分类与检索的特征向量，为图像处理研究提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于Gabor小波的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目是一个利用Gabor小波变换技术进行图像纹理特征提取的自动化系统。通过多尺度、多方向的Gabor滤波处理，系统能够有效提取图像在不同频带和方向上的纹理特征参数，生成适用于图像分类、识别和检索的特征向量。系统支持多种图像格式输入，并提供丰富的可视化分析结果和特征数据导出功能。

功能特性

• 多尺度多方向特征提取：支持自定义Gabor滤波器参数（尺度数、方向数、中心频率、带宽等）
• 自动图像预处理：支持JPG、PNG、BMP等常见格式，彩色图像自动转换为灰度图处理
• 多格式输出支持：

- Gabor滤波响应图像 - 归一化纹理特征向量（.mat格式） - 特征统计报告（.txt格式） - 特征分布图和响应热力图

• 可视化分析：提供直观的特征分析结果展示

使用方法

1. 准备输入图像（推荐尺寸：256×256至1024×1024像素）
2. 设置Gabor滤波器参数（尺度数、方向数、频率、带宽等）
3. 运行主程序开始特征提取
4. 查看生成的输出文件：

- 特征图像文件 - 特征向量数据文件 - 统计报告文本文件 - 可视化结果图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件负责系统的核心流程控制，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器参数配置与生成、图像卷积滤波处理、多通道特征响应计算与整合、特征向量归一化处理，以及结果可视化与数据导出功能的协调执行。