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MATLAB高效Gabor滤波器图像特征提取工具箱
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资 源 简 介
本MATLAB工具箱实现了优化的Gabor滤波器组生成与应用系统，通过多尺度多方向滤波器精确提取图像纹理特征和边缘信息。相比传统方法，在计算效率和特征质量方面均有显著提升，适用于图像分析和模式识别任务。
详 情 说 明
高效Gabor滤波器图像特征提取工具箱
项目介绍
本项目实现了一个优化的Gabor滤波器组生成与应用系统，专门针对图像特征提取进行深度优化。系统通过多尺度多方向的Gabor滤波器组，能够更精确地提取图像的纹理特征和边缘信息。与传统Gabor滤波器相比，本实现采用频率域优化和相位补偿技术，显著提升了特征提取的准确性和鲁棒性。功能特性
- 频域优化设计技术：通过频率响应优化减少频谱泄露
- 多尺度相位补偿技术：改善滤波器在不同尺度下的相位一致性
- 自适应参数调整算法：根据图像特性自动优化滤波器参数
- 可视化分析工具：提供滤波器响应热力图和特征分布图
- 性能评估报告：包含信噪比和特征区分度的量化指标
使用方法
输入要求
- 输入图像：支持灰度图像（uint8, double类型），RGB图像会自动转换为灰度图
- 滤波器参数配置（可选）：
输出结果
- Gabor滤波器组：返回复数形式的Gabor滤波器核函数集合
- 滤波响应图：每个尺度每个方向的滤波结果（幅度响应和相位响应）
- 特征描述子：经过后处理的Gabor特征向量，可直接用于机器学习
- 特征可视化：滤波器响应热力图和特征分布图
- 性能评估报告：包含信噪比和特征区分度的量化指标
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- Signal Processing Toolbox
