显微图像具有对比度小,模糊度高,畸变影响性大等弊端,为了更好地提升显微图像的识别质量。需要进行显微模糊图像多特征信息抽取方法的研究。但是采用当前方法进行显微模糊图像多特征信息抽取时,无法抽取图像不同方向上的特征信息,存在特征信息抽取误差大的问题。为此,提出一种基于Gabor的显微模糊图像多特征信息精准抽取方法。该方法先利用分水岭的思想提取显微模糊图像中的最稳定极值区域,采用融合Canny算子及ROA算子给出图像不同方位特征点,计算出Log-Gabor径向滤波器传递函数和角度滤波器传递函数,利用Gabor滤波融合显微模糊图像各方向上的多特征信息,在此基础上进行显微模糊图像多特征信息精准抽取。仿真证明,所提方法特征信息抽取精度高,有效地提升了显微模糊图像的识别质量。