在MATLAB用Gabor变换提取图像8个方向特征

使用Gabor变换提取图像8个方向特征，可以采用如下步骤：

1. 设置Gabor滤波器参数，包括滤波器的尺度、方向等参数。

2. 构造多个Gabor滤波器，分别对输入图像进行滤波。

3. 对每个滤波器输出的图像计算幅值，得到Gabor特征图像。

4. 将Gabor特征图像进行分块，并计算每个分块的统计特征（如均值、标准差等），得到每个分块的特征向量。

5. 将每个分块的特征向量按照顺序拼接成一个长向量，作为该图像的特征向量。

下面是一个简单的示例代码，用于提取图像的8个方向Gabor特征：

% 设置Gabor滤波器参数
lambda = 8;
theta = 0:pi/8:7*pi/8;
psi = 0;
sigma = 4;
gamma = 0.5;

% 构造Gabor滤波器组
gaborArray = gabor(lambda,theta,psi,sigma,gamma);

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 应用Gabor滤波器组
imgFiltered = cell(1,8);
for i = 1:8
    imgFiltered{i} = imfilter(img, gaborArray{i});
end

% 计算Gabor特征图像
gaborFeatures = zeros(size(img,1), size(img,2), 8);
for i = 1:8
    gaborFeatures(:,:,i) = abs(imgFiltered{i});
end

% 对Gabor特征图像进行分块，并计算统计特征
blockSize = 16;
numBlocks = floor(size(img,1)/blockSize) * floor(size(img,2)/blockSize);
gaborVector = zeros(numBlocks, 8*3);
k = 1;
for i = 1:blockSize:size(img,1)-blockSize+1
    for j = 1:blockSize:size(img,2)-blockSize+1
        block = gaborFeatures(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1, :);
        blockVector = [mean(block, [1,2]), std(block, [], [1,2]), skewness(block(:))];
        gaborVector(k,:) = blockVector;
        k = k + 1;
    end
end

% 拼接特征向量
gaborFeatureVector = gaborVector(:)';

这个示例代码演示了如何使用Gabor变换提取图像的8个方向特征，并将特征向量拼接成一个长向量。通过调整不同的参数，可以得到不同尺度、不同方向的Gabor特征。