MATLAB Gabor滤波器图像纹理特征提取与边缘检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用可调节Gabor滤波器实现图像的多尺度纹理分析与边缘检测，支持参数自定义，适用于多样纹理类型的特征量化与结构定位，提升图像处理精度与适用性。

详 情 说 明

基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取与边缘检测系统

项目介绍

本项目是一个集成了Gabor滤波器与边缘检测算法的图像分析工具，主要用于对输入图像进行多尺度、多方向的纹理特征量化提取和边缘结构的精准定位。系统通过可定制的Gabor滤波器组捕捉图像的纹理信息，并结合Canny算法检测边缘，最终输出多种形式的分析结果，为图像分类、分割等高级视觉任务提供有效的数据支持。

功能特性

• 多尺度多方向纹理分析：利用可配置的Gabor滤波器组，从不同尺度和方向提取图像的纹理特征。
• 自定义参数调节：用户可根据特定图像纹理特性，灵活调整Gabor滤波器的方向数量、尺度数量、中心频率、带宽等关键参数。
• 纹理特征量化与可视化：计算并生成纹理能量、方差等统计特征的可视化图谱。
• 高精度边缘检测：集成Canny边缘检测算法，精准定位图像中的边缘结构。
• 多样化结果输出：系统提供滤波响应图、纹理特征图、边缘二值图以及包含特征向量和边缘坐标的数据文件（.mat或.csv格式）。

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为单通道灰度图，格式可为jpg、png或bmp，尺寸无限制。
2. 配置分析参数（可选）：在运行主程序前，可根据需要修改Gabor滤波器的参数（如方向、尺度、频率等）。若未指定，系统将使用默认参数。
3. 运行主程序：执行主脚本，程序将自动加载图像并进行分析处理。
4. 获取输出结果：处理完成后，程序会在指定目录生成：

* Gabor滤波响应图（展示不同滤波器的振幅/相位响应） * 纹理特征统计图（可视化纹理能量等特征） * 边缘检测二值图（黑白图像，标注边缘位置） * 特征数据文件（.mat或.csv格式，储存纹理特征向量与边缘坐标信息）

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程控制与功能调度。它主要负责完成图像数据的读取与预处理，根据设定参数构建Gabor滤波器组并对图像进行卷积滤波，进而计算并生成多尺度和多方向的滤波响应结果。同时，该文件还负责调用纹理特征提取模块，对滤波响应进行统计量计算与可视化，并整合Canny边缘检测算法以输出边缘结构图。最终，它将所有生成的特征数据与边缘信息整合并写入指定的输出文件中。