MATLAB实现的Gabor滤波器核心功能包：多尺度纹理特征提取工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了Gabor滤波器的核心功能，支持多尺度、多方向的纹理特征提取。用户可自定义滤波器参数，快速生成滤波器组并对输入图像进行处理，适用于图像分析与模式识别应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的Gabor滤波器核心功能实现项目

项目介绍

本项目基于MATLAB编程语言开发，实现了Gabor滤波器的核心功能包。系统能够根据输入的图像数据和用户自定义的滤波器参数，生成多尺度、多方向的Gabor滤波器组，并对图像进行高效的纹理特征提取。项目集成了滤波器核生成、图像滤波处理、特征提取和结果可视化等完整功能模块，为图像纹理分析和计算机视觉应用提供了可靠的算法工具。

功能特性

• 灵活的滤波器参数配置：支持波长(λ)、方向角度(θ)、相位偏移(ψ)、带宽(σ/λ)和空间纵横比(γ)等关键参数的自定义调节
• 多尺度多方向滤波：可生成涵盖不同尺度和方向的Gabor滤波器组，实现全面的纹理特征提取
• 双域处理能力：同时支持频域滤波和空间域卷积两种处理方式，满足不同应用场景需求
• 完整的特征输出：提供复数滤波响应、幅度特征图和相位特征图等多种输出形式
• 直观的可视化展示：包含滤波器核形状展示和滤波结果图像可视化功能

使用方法

1. 准备输入图像：加载待处理的灰度图像（M×N二维数组）或彩色图像（M×N×3三维数组）
2. 设置滤波器参数：根据需求配置波长、方向角度、相位偏移、带宽和空间纵横比等参数
3. 执行滤波处理：运行主程序生成Gabor滤波器组并对输入图像进行滤波
4. 查看结果：获取滤波后的响应图像和特征图，并通过可视化界面查看处理效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持MATLAB运行的Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了Gabor滤波器实现的核心功能，包括参数初始化、滤波器核生成、图像滤波处理和结果可视化等完整流程。该文件能够根据用户输入的参数自动构建滤波器组，对图像进行多尺度多方向的纹理特征提取，并生成包含实部、虚部、幅度和相位信息的滤波结果。同时，程序还提供了滤波器核形状和滤波效果的图形化展示功能，便于用户直观理解滤波过程和结果。