本文主要研究的是Gabor小波纹理提取的由来及其在不同尺度上的应用,研究涉及小波分析理论和人工智能理论及其在纹理特征提取中的关键技术。论文以多尺度Gabor滤波器的设计与实现为宗旨,在理论和实践两个方面研究和探讨了其在应用过程中所涉及的关键算法和关键技术。论文包括以下几方面内容:简要介绍国内外用于图像纹理分析的技术及其应用现状,对存在的问题进行了剖析。同时阐述与论文直接相关的基本理论和关键技术,如Gabor变换的原理,给出了Gabor变换的表达式。从理论分析和实际需要两方面入手,分别设计多通道Gabor滤波器组和自适应Gabor滤波器,用于提取图像的纹理特征。并从理论以及应用两个方面探讨采用多通道Gabor滤波器和自适应Gabor滤波器在纹理特征提取上的优缺点,及其适合的应用范围。本文的主要研究思想就是:合理运用Gabor小波对不同的图像数据做纹理特征提取。研究思路:从理论分析Gabor小波在纹理特征提取过程中面临的问题,同时学习现有的改进办法,有机结合各方法的优点。讨论各Gabor滤波器的适用范围,结合优化理论和自适应技术,使Gabor滤波器能更好的提取纹理特征。本文研究的主要内容和成果有:(1)从理论分析Gabor滤波器在纹理特征提取上的优缺点,同时分析自然图像纹理信息的特征,针对其的纹理特性,对Gabor滤波器的参数进行调整,使其更适用。(2)基于多分辨分析原理,设计一种基于Gabor小波的多通道滤波器。该滤波器组能提取高光谱图像的纹理特征,并有较好的鲁棒性。(3)针对在工业应用中对实时性的要求,采用自适应Gabor滤波器提取图像的纹理特征。提出了一种利用局部-局部和局部-整体纹理特征相比对的自适应小提花织物瑕疵检测及定位算法。