基于MATLAB的图像纹理特征提取系统：Gabor滤波与PCA降维

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了高效的图像纹理特征提取系统。通过多尺度Gabor滤波器组捕获图像纹理信息，再结合PCA降维技术优化特征表示，适用于图像分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于Gabor滤波与PCA降维的图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现一个结合Gabor滤波器组和PCA降维的完整图像处理流程。系统首先通过多尺度多方向的Gabor滤波器组对输入图像进行滤波处理，提取图像的纹理特征。然后对滤波后的特征图像进行PCA降维，去除冗余信息，获得最具有区分度的特征表示。该系统可用于图像纹理分析、特征提取和模式识别等应用场景。

功能特性

• 多参数Gabor滤波：支持可配置的尺度数、方向数、中心频率和带宽等Gabor滤波器参数
• 纹理特征提取：通过图像卷积处理，提取多尺度多方向的纹理特征响应
• PCA降维处理：对高维特征进行主成分分析，支持按主成分数量或方差贡献率阈值进行降维
• 结果可视化：提供滤波结果、特征向量、特征值分布和方差贡献率等多种可视化输出

使用方法

1. 准备输入的灰度图像（支持jpg、png、bmp格式）
2. 配置Gabor滤波器参数（尺度数、方向数、中心频率、带宽等）
3. 设置PCA降维参数（保留主成分数量或方差贡献率阈值）
4. 运行系统即可获得：

- Gabor滤波后的特征图像组 - PCA降维后的低维特征向量 - 特征可视化结果图 - 特征值分布和累积方差贡献率图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统完整的处理流程，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器组构建与卷积计算、特征响应图像的生成与整理、PCA降维的参数设置与执行，以及各类结果的可视化输出。该文件作为系统入口，协调各功能模块顺序执行，确保从原始图像到最终特征提取结果的完整处理链路。