Gabor特征提取MATLAB函数 function gaborArray = gaborFilterBank(u,v,m,n) function featureVector = gaborFeatures(img,gaborArray,d1,d2)

傅里叶、短时傅里叶（在这里可用specgram代替）、gabor对给出的信号做变换

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基于Gabor感知多成份字典的图像稀疏表示算法研究

gabor提取纹理特征有解释 很好用 可以运行

提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

基于G a b o r 滤波的指纹识别算法采用基于结构的特征提 取方法进行指纹识别， 该算法可分为以下步骤： ( 1 ) 定位参考点； ( 2 ) 以参考点为中心做同心环作为特征提取区域 ； ( 3 ) 对特征提 取区做归—化处理； ( 4 ) 利用 G a b o r 滤波器对特征提取区域 8 方 向滤波 ； ( 5 ) 提取指纹 F i n g e r C o d e 特征； ( 6 ) 将提取的指纹特征 与数据库中的模板匹配， 从而得出指纹识别结果。

内含Gabor,GMRF,LBP等常用纹理特征提取方法

程序运行已经完成 可以自动的提取图像的特征

使用方法: I = imread('图像文件名'); [G,gabout] = gaborfilter1(I,2,4,16,pi/3); figure,imshow(uint8(gabout));