基于Gabor小波的图像特征提取MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的Gabor小波特征提取框架，支持多尺度多方向滤波器配置，能够对输入图像进行Gabor变换并提取特征，适用于图像分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于Gabor小波的图像特征提取与测试系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Gabor特征提取框架，利用Gabor小波变换算法对图像进行多尺度多方向的特征提取。系统能够生成可配置的Gabor滤波器组，对输入图像进行变换处理，并提取丰富的纹理特征信息，为图像分析、模式识别和计算机视觉应用提供可靠的特征支持。

功能特性

• 可配置滤波器组：支持多尺度（通常4-8个）和多方向（通常4-8个）的Gabor滤波器参数设置
• 完整特征提取：实现对输入图像的Gabor小波变换，提取多个尺度和方向上的特征响应
• 多种输出格式：生成特征图、特征统计量、特征向量等多种形式的输出结果
• 可视化展示：提供原始图像、Gabor滤波器核、特征响应图的对比可视化
• 量化分析：包含特征提取效果的量化评估和性能分析报告
• 灵活输入支持：支持jpg、png、bmp等常见格式的灰度图像输入

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，确保为灰度图像格式
2. 配置参数：设置尺度数、方向数、中心频率、带宽等Gabor滤波器参数
3. 运行系统：执行主程序开始特征提取过程
4. 查看结果：系统将自动生成特征图、统计信息和可视化结果
5. 分析评估：查看性能分析报告，评估特征提取效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括参数初始化、Gabor滤波器组生成、图像预处理、特征提取计算、结果可视化和性能评估等完整流程。该文件整合了所有功能模块，提供用户交互接口，并负责协调各组件之间的数据传递与处理顺序。