MATLAB实现的Gabor小波变换图像纹理特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用Gabor小波变换对图像进行多尺度、多方向的纹理分析，提取旋转与尺度不变的特征向量。支持自定义滤波器参数，适用于纹理分类与识别任务。

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

本项目实现了一个基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取系统。Gabor小波因其在频域和空域的最优联合分辨率特性，被广泛应用于纹理分析和特征提取。本系统通过设计多尺度、多方向的Gabor滤波器组，对输入图像进行卷积运算，提取具有旋转不变性和尺度不变性的纹理特征向量，为图像分类、纹理识别等计算机视觉任务提供有效的特征表示。

功能特性

• 多尺度多方向分析：支持自定义尺度数量和方向数量的Gabor滤波器配置
• 参数灵活配置：可调节波长、带宽等Gabor滤波器核心参数
• 多种图像支持：兼容RGB彩色图像和灰度图像输入
• 完整特征提取流程：包含图像预处理、Gabor滤波、特征统计和归一化
• 可视化支持：提供特征响应图和特征分布的可视化展示
• 标准化输出：生成结构化的特征向量和元数据报告

使用方法

基本用法

设置输入图像路径和参数配置，系统将自动完成特征提取全过程。

参数配置

• 尺度数量：控制频率分析的粒度（通常3-5个尺度）
• 方向数量：控制角度分析的密度（通常4-8个方向）
• 波长：指定Gabor滤波器中心频率
• 带宽：控制滤波器的频率响应范围

输出获取

系统输出包含特征响应图像、统计特征向量、可视化图表和特征元数据报告。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器参数设置与生成、多通道卷积运算处理、特征响应图的统计分析与向量生成、结果可视化展示以及特征数据的规范化输出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，确保特征提取任务的高效执行。