MATLAB图像纹理分析：基于Gabor小波变换的特征提取系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现多尺度多方向的Gabor滤波器组构建，通过卷积处理自动提取图像纹理特征。支持灰度与彩色图像分析，适用于纹理分类、检索等应用场景。

详 情 说 明

基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套基于Gabor小波变换的图像纹理特征自动提取系统。系统通过构建多尺度、多方向的Gabor滤波器组，对输入图像进行卷积处理，有效提取各个子带的纹理响应特征。该系统支持灰度图像和彩色图像的纹理分析，能够生成综合纹理特征向量，为图像分类、模式识别等应用场景提供可靠的纹理特征数据支持。

功能特性

• 多尺度多方向滤波：支持自定义尺度和方向数量的Gabor滤波器组配置
• 多图像格式支持：兼容JPEG、PNG、BMP等标准图像格式
• 双模式处理：支持灰度图像和RGB彩色图像的纹理特征提取
• 灵活的参数配置：可调节频率带宽等关键滤波器参数
• 预处理功能：提供图像尺寸归一化、色彩空间转换等预处理选项
• 丰富的输出结果：包括纹理特征矩阵、滤波器响应可视化、特征统计报告等
• 数据导出功能：支持.mat格式的特征数据保存

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 参数设置：根据需要调整Gabor滤波器的尺度数、方向数等参数
3. 运行系统：执行主程序启动特征提取流程
4. 结果获取：系统自动生成特征矩阵、可视化图表和统计报告
5. 数据保存：可选择将提取的特征保存为.mat文件供后续分析使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时推荐8GB以上）
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、Gabor滤波器组的构建与参数配置、图像卷积特征提取、特征降维与后处理、多种输出结果的生成与展示等关键功能模块的协调运行，为用户提供完整的一站式纹理特征提取解决方案。