gabor小波变换matlab代码实现

gabor小波变换是一种常用的图像特征提取方法，可以用于纹理图像特征的提取。下面是一个使用Matlab实现gabor小波变换的代码示例[^1]：

% 设置gabor小波变换的参数
lambda = 4; % 波长
theta = 0; % 方向
psi = 0; % 相位偏移
gamma = 0.5; % 空间纵横比
bw = 1; % 带宽

% 生成gabor小波
gabor = gabor_fn(bw, gamma, psi, lambda, theta);

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 对图像进行gabor小波变换
gabor_image = imfilter(double(gray_image), gabor, 'symmetric');

% 显示gabor小波变换结果
imshow(gabor_image, []);

% 定义gabor小波函数
function gb=gabor_fn(bw,gamma,psi,lambda,theta)
    sigma = lambda/pi*sqrt(log(2)/2)*(2^bw+1)/(2^bw-1);
    sigma_x = sigma;
    sigma_y = sigma/gamma;
    sz=fix(8*max(sigma_y,sigma_x));
    if mod(sz,2)==0, sz=sz+1;end
    [x y]=meshgrid(-fix(sz/2):fix(sz/2),fix(sz/2):-1:fix(-sz/2));
    % Rotation 
    x_theta=x*cos(theta)+y*sin(theta);
    y_theta=-x*sin(theta)+y*cos(theta);
    gb=exp(-.5*(x_theta.^2/sigma_x^2+y_theta.^2/sigma_y^2)).*cos(2*pi/lambda*x_theta+psi);
end

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。此代码将图像转换为灰度图像，然后使用gabor小波变换对图像进行处理，并显示处理后的结果。