基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取与识别系统

资 源 简 介

该项目利用Gabor滤波器在提取图像局部空间频率和方向性信息方面的优势，实现了一套完整的图像纹理特征提取方案。系统首先根据用户定义的参数自动生成一组具有不同中心频率和旋转方向的二维Gabor核函数。通过将输入图像与该滤波器组执行卷积运算，系统能够提取出图像在多个尺度和方向上的纹理分量。在滤波之后，系统会对每个滤波响应图计算统计特征，如平均幅值、能量分布和标准差，并将这些统计值融合成一个稳健的纹理特征描述符。该系统广泛应用于计算机视觉中的纹理分类、遥感影像分析、指纹识别及人脸识别等领域。其核心价值在于能够模

详 情 说 明

基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取与分类识别系统

项目介绍

本系统是一个基于MATLAB实现的图像纹理分析工具，旨在利用Gabor滤波器模拟人类视觉系统的频率和方向表达特性。系统通过构建多尺度、多方向的Gabor滤波器组，能够精确地从图像中捕捉细微的边缘信息和线性纹理结构。该系统集成了从模拟数据集生成、特征提取、特征归一化到分类识别及结果可视化的完整流程，为纹理识别研究提供了一个标准且高效的算法框架。

功能特性

• 自动生成的滤波器组：系统能够根据预设的尺度和方向参数，自动计算并生成复数Gabor核函数矩阵。
• 多维特征融合：通过统计滤波响应图的幅值信息，提取均值和标准差，形成能够描述局部空间频率特征的稳健特征向量。
• 模拟纹理数据集构造：系统内置了生成垂直纹理、水平纹理和网格纹理的功能，用于验证分类算法的有效性。
• 自动特征归一化：采用Z-score归一化技术消除不同量纲对分类结果的影响，提升识别精度。
• 高效分类识别：基于欧氏距离的最近邻分类器，能够快速实现对未知纹理类别的判定。
• 全方位可视化直观展示：提供从滤波器核函数形态、特征分布曲线到响应幅值图的多维度视觉反馈。

实现逻辑

1. 参数初始化：定义4个尺度和6个方向的滤波器参数，设定图像处理的基准尺寸。
2. 构造训练数据：通过正弦函数和符号函数合成三类典型纹理（纵向高频、横向低频、网格状），并加入高斯噪声模拟真实环境。
3. 构建Gabor核函数：利用Gabor波前公式，计算中心频率和旋转角度，动态确定核窗口大小，生成复数矩阵。
4. 特征提取流水线：

* 将图像与24个（4×6）滤波器分别执行对称卷积运算。 * 计算每个响应图的模（幅值）。 * 统计每个响应图的均值和标准差，融合成一个48维的特征矢量。

1. 训练与归一化：对训练集所有样本进行特征提取，并计算全局均值和标准差，执行Z-score变换。
2. 预测与评估：随机抽取样本作为测试集，提取特征并归一化后，计算其与训练库中各样本的欧氏距离，选取距离最小者作为预测类别。
3. 结果输出：展示原始图像、归一化特征曲线、分类对比结论以及不同尺度的滤波响应结果。

关键函数与算法分析

• Gabor核函数构造算法：该算法通过控制 $k_v$（波矢量幅值）和 $phi_u$（方向角）来调整滤波器的频率选择性和方向选择性。实现中引入了直流补偿项（减去指数项），以确保滤波器对均匀光照不敏感。
• 自适应窗口计算：根据西格玛（sigma）值和当前频率动态计算核矩阵的大小（fix(6 * sigma / kv)），确保高斯窗口能够完整覆盖滤波器有效区域。
• 统计特征融合：系统并未直接使用复杂的局部二值模式，而是选取了幅值分布的阶数统计量（均值与标准差）。这种方法在保持计算效率的同时，能极好地描述纹理的粗糙度和方向能量。
• 最近邻（NN）分类逻辑：利用特征矢量在多维空间中的几何距离作为相似度度量。通过对特征进行归一化处理，解决了不同统计量数值区间差异巨大的问题。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具箱要求：需要安装 Image Processing Toolbox（用于执行高效的图像卷积运算函数）。
• 硬件建议：标准台式机或笔记本电脑即可稳定运行，系统对内存占用较低。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将当前工作目录切换至本项目代码所在的文件夹。
3. 在命令行窗口输入入口函数名并回车，或直接运行主程序脚本。
4. 程序将自动执行以下操作：

* 在控制台输出“正在生成模拟纹理数据集”和“正在生成Gabor滤波器组”的状态。 * 弹出第一个窗口展示Gabor滤波器组的实部形态。 * 完成分类计算后，弹出第二个窗口展示识别结果，包括测试图、特征曲线分布、文字判定结论以及三组不同尺度的响应图。 * 在命令行窗口输出测试样本的真实类别与预测类别的对比数值。