MATLAB实现的Gabor小波变换多尺度特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于Gabor小波变换的特征提取算法，生成多尺度、多方向的Gabor滤波器组，支持对输入图像的滤波响应分析，并提供滤波器核与结果可视化功能。适用于纹理分析、图像识别等应用场景。

详 情 说 明

基于Gabor小波变换的多尺度多方向特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Gabor小波变换的图像特征提取系统。Gabor小波因其良好的时频局部化特性，能够有效捕捉图像在特定尺度和方向上的纹理信息，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别领域。系统通过构建多尺度多方向的Gabor滤波器组，对输入图像进行滤波处理，提取丰富的局部纹理特征，为后续的图像分析、分类和识别任务提供可靠的特征表示。

功能特性

• Gabor滤波器核生成：根据指定的中心频率、方向角度、相位偏移等参数，灵活生成二维Gabor核函数，支持复数与实数两种形式。
• 多尺度多方向滤波：通过调整尺度因子和方向角度，构建覆盖多尺度空间和多方向特征的滤波器组，实现对图像纹理的全面分析。
• 图像卷积与响应提取：将输入图像与每个Gabor核进行卷积运算，获取图像在不同尺度和方向上的滤波响应，可输出幅度图或相位图。
• 特征整合与导出：将多尺度多方向的滤波响应整合成特征向量或特征矩阵，便于后续的机器学习或模式识别应用。
• 结果可视化：提供滤波器核形态、滤波响应热力图等可视化功能，直观展示特征提取效果。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像（支持.jpg、.png等常见格式）转换为灰度图像。
2. 设置参数：

- 尺度参数：设定Gabor滤波器的尺度数量（建议3-5个尺度） - 方向参数：设定方向划分数量（如8个方向，间隔45度） - 频率与带宽：调整Gabor核的中心频率和带宽参数（可选）

1. 运行特征提取：执行主程序，系统将自动生成Gabor滤波器组并对输入图像进行滤波处理。
2. 查看结果：系统将输出滤波响应图、特征矩阵和可视化结果，用户可保存或进一步分析。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括Gabor滤波器组的参数化生成、输入图像的多尺度多方向卷积处理、滤波响应结果的幅度与相位信息提取、特征向量的整合与重构，以及滤波器核形态和响应热力图的可视化展示。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，确保特征提取流程的完整执行。