MATLAB图像切割算法实现与Gabor滤波特征提取

这段MATLAB代码主要用于图像分割，特别是针对JPEGImages目录下的飞机轮子图像数据集进行切割和提取特征。以下是详细的解读： 1. **环境设置**： - 首先，代码设置了工作目录（`maindir`）为存储图像的文件夹，如"D:\MyDataSet\airplane\wheel\JPEGImages"。 - `sundir`变量获取该目录下所有`.bmp`格式的图像文件路径。 2. **图像读取与预处理**： - 使用`imread`函数逐个读取并加载图像文件到变量`imgdata`，如`imagepath`指定的每个JPEG图像。 - 对于每张图像，定义了两个截取区域大小（`num1`和`num2`），分别表示水平和垂直方向上的切割步长。 3. **图像切割与保存**： - 通过循环结构（`for j`），对图像进行分块（`for k` 和 `forkk`）。在每次迭代中，代码将图片切分成`num1`×`num2`的小块，并使用`imshow`显示切割后的子图。 - 将切割的子图保存为新的BMP格式文件，存储在`new_folder`路径下，文件名根据子图的位置生成（例如：`file1.bmp`, `file2.bmp`等）。 4. **Gabor滤波器应用**： - 代码引入了一个Gabor滤波器银行（`gaborArray`），这是计算机视觉中一种常用的特征提取方法，用于捕捉局部纹理和方向信息。 - `gaborFeatures`函数对原始图像`imgdata`应用Gabor滤波器，并提取4×4大小的特征向量，存储在`featureVector`中。这一步骤有助于进一步的图像分析和特征识别。 总结来说，这段MATLAB代码主要功能是实现图像的分割和特征提取，适用于计算机视觉任务中的数据预处理，特别是当需要从原始图像中提取局部特征或者进行细粒度的分析时。它展示了如何利用MATLAB的图像处理工具箱来操作和分析图像数据，适合初学者学习图像处理基础，也对实际项目中的数据准备有实用价值。