Gabor小波是一种在图像处理领域，特别是在纹理特征提取中广泛应用的工具。它能够有效地从图像中提取纹理特征并减少冗余。本文提出了一种改进的Gabor小波纹理特征提取方法。通过计算不同尺度和不同方向的能量信息，得到显著峰集合，并从中计算出纹理特征向量。此外，该方法还引入了标准化能量作为权重，对相似性度量进行了改进。通过实验验证，使用改进的Gabor小波的方法在保持相似的检索性能的同时，大幅降低了纹理特征向量的维度。
我们需要了解Gabor小波变换的基本概念。Gabor小波变换是一种具有局部化特征的多尺度变换技术，它通过一组具有不同尺度和方向的滤波器来分析图像。Gabor滤波器是由高斯函数调制的复指数函数，它的形式非常类似于生物学中的感受野模型。Gabor小波因其具有良好的时频局部化特性，可以捕捉到图像中的纹理信息。
在纹理特征提取过程中，Gabor小波变换可以提取图像在各个尺度和方向上的纹理特征。Gabor滤波器核通常由两部分组成：实部和虚部。实部是高斯函数乘以余弦函数，而虚部是高斯函数乘以正弦函数。通过改变滤波器的方向和尺度参数，可以实现对图像纹理信息的多方向、多尺度分析。
Gabor小波变换中的能量信息计算非常关键，能量通常是指滤波器响应的平方。在纹理特征提取中，能量信息用于确定图像在不同尺度和方向上的显著性，进而确定显著峰集合。显著峰集合反映了图像中最显著的纹理特征，是构成纹理特征向量的基础。
在本文所提出的改进方法中，通过计算不同尺度和不同方向的能量信息，提取出显著峰集合，然后根据这个集合计算出纹理特征向量。这一步骤有效地将复杂的纹理特征简化为一种向量表示，便于后续的图像检索和匹配。
此外，为了进一步优化特征提取过程，本文提出引入标准化能量作为权重，引入到相似性度量中。在图像检索系统中，相似性度量用于比较图像之间的相似度。通过引入权重，可以更准确地评估纹理特征之间的差异，从而提升检索的精确度。
本文还提到，使用改进的Gabor小波方法得到的纹理特征向量维度远小于传统Gabor小波方法得到的特征向量。这对于降低存储空间需求、提高处理速度具有重要意义，特别是在大规模图像库的管理与检索中。
通过实验验证，这种方法在保持检索性能的同时，大幅降低了特征向量的维度。这表明，改进的Gabor小波方法在实际应用中具有很好的可行性和高效性。对于需要处理大量图像数据的应用场景，如数字图书馆、在线图像库和医疗影像数据库等，这一改进技术将带来显著的好处。
