卷积滤波
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Laws纹理能量特征提取及图像分析系统
该项目实现了一种基于Laws纹理能量测度（Laws Texture Energy Measures）的高效图像纹理分析方案。其核心原理是利用一组特定的卷积掩膜来检测图像中的基础结构成分，并将其转化为可量化的特征。 系统首先构建L5（水平强度）、E5（边缘）、S5（斑点）、W5（波形）和R5（脉冲）五个基础向量，通过这些向量的相互组合（外积运算）生成如L5E5、E5S5等具有特定物理意义的二维卷积模板。 输入图像经由这些模板卷积后，生成初步的微纹理响应图。为了获得更加稳定且具备代表性的纹理特征，系统会在预设 -
基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取与识别系统
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
