MATLAB Gabor滤波器图像纹理分析与特征提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现可调节参数的Gabor滤波器组，支持多尺度多方向的图像纹理分析与特征提取，适用于图像分类与识别等应用场景。

详 情 说 明

基于Gabor滤波器的图像纹理分析与特征提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的图像纹理分析工具，核心是利用Gabor滤波器进行多尺度、多方向的纹理特征提取。Gabor滤波器因其能够模拟人类视觉系统的简单细胞响应，在纹理分析、边缘检测和特征提取等领域具有显著优势。系统提供从滤波器构建、图像处理到特征可视化的完整流程，并支持参数交互调试，便于研究和应用。

功能特性

• 灵活的滤波器生成：可自定义Gabor滤波器的中心频率、方向角、带宽和尺度数量，构建滤波器组。
• 全面的图像处理：对输入图像进行多尺度、多方向的Gabor滤波，得到幅值、相位等响应图。
• 丰富的特征提取：提取图像的纹理特征矩阵，支持特征融合生成纹理增强图像。
• 直观的可视化展示：同步显示原始图像、Gabor滤波器核函数实部/虚部及滤波结果。
• 便捷的交互界面：提供图形化参数调整界面，方便用户实时对比不同参数的处理效果。

使用方法

1. 准备输入图像：将待分析的图像文件（如jpg、png、bmp格式）放置在指定路径。
2. 设置Gabor参数：

- 在交互界面或配置文件中调节中心频率（建议范围0.1-0.4 cycles/pixel）。 - 设置方向角（0°至180°均匀采样）和尺度数量（通常3-5个）。 - 调整带宽参数（标准差比，常用1.5-2.5）。

1. 运行主程序：启动系统，自动完成滤波器构建、图像卷积和特征提取。
2. 查看与分析结果：

- 观察生成的Gabor核函数可视化图形。 - 分析多尺度多方向的滤波响应幅值图/相位图。 - 获取纹理特征响应矩阵用于后续模式识别任务。 - 查看特征融合后的纹理增强图像和参数调试报告。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体实现了以下功能：读取用户指定的输入图像；根据预设或交互界面获取的参数动态生成Gabor滤波器组；对图像进行二维卷积运算以完成多通道滤波；计算并提取各滤波通道的幅值与相位响应；将多尺度多方向的响应进行融合，生成最终的纹理特征图与增强图像；同时控制生成包括滤波器核、响应图在内的可视化结果，并输出可用于进一步分析的纹理特征矩阵。

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