基于MATLAB的可自定义小波多尺度图像彩色特征提取系统

资 源 简 介

本项目提供图像多尺度小波分解与重构功能，支持用户自定义小波基函数，能够在RGB/HSV色彩空间中提取多尺度彩色纹理特征，并配备特征可视化界面与批量处理能力，适用于图像分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于可自定义小波的多尺度图像彩色特征提取系统

项目介绍

本项目是一个专业的图像特征提取工具，实现基于可自定义小波基函数的多尺度彩色纹理特征分析。系统通过小波变换算法在RGB/HSV色彩空间中进行多尺度分解，提取具有判别力的彩色纹理特征，并提供完整的特征可视化、统计分析及批量处理功能。可广泛应用于图像分类、检索、质量评估等计算机视觉任务。

功能特性

• 多尺度小波分析：支持1-5层小波分解与重构，允许用户自定义小波基函数（haar、dbN、symN等）
• 多色彩空间特征提取：在RGB和HSV色彩空间下提取多尺度彩色纹理特征
• 交互式可视化：提供各尺度小波系数分布热力图，直观展示特征分布规律
• 批量处理能力：支持大规模图像数据集自动处理，生成标准化特征矩阵
• 统计分析模块：自动计算特征均值、方差、极值等统计指标，生成分析报告
• 标准化输出：输出.mat格式特征数据集，保留原始图像索引信息

使用方法

1. 配置处理参数：设置小波类型、分解层数、色彩空间等参数
2. 加载图像数据：选择单张图像或批量导入图像文件夹
3. 执行特征提取：运行系统进行多尺度小波分解和特征计算
4. 查看分析结果：在可视化界面观察特征分布，导出统计报告
5. 保存特征数据：将特征矩阵保存为.mat文件供后续分析使用

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux Ubuntu 16.04+、macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2018b及以上版本
• 内存需求：最低4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间用于特征数据存储

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括参数配置界面初始化、图像数据输入处理、小波变换执行控制、多尺度特征提取算法调度、可视化界面生成以及结果输出管理。该文件整合了各功能模块的协同工作，为用户提供完整的图像特征分析流程。