Gabor滤波简介和实现(Matlab,OpenCV) | 您所在的位置:网站首页 › MATLAB里面的滤波器模块 › Gabor滤波简介和实现(Matlab,OpenCV) |
简介 Gabor变换属于加窗傅立叶变换,Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。Gabor 滤波器的频率和方向类似于人类的视觉系统,所以常用于纹理识别。在空间域,二维Gabor滤波器是一个高斯核函数和正弦平面波的乘积,具体的:
复数: 实部: 虚部:
其中:
公式中: λ:正弦函数波长;
θ:Gabor核函数的方向
ψ:相位偏移
σ:高斯函数的标准差
γ: 空间的宽高比(这个没太理解)
2. Matlab实现 绍欣师兄给了一个matlab的实现,很好用,下载地址:Gabor Matlab. 程序默认为5个尺度,8个方向,假设输入图像是:
Gabor滤波后的效果图(每行是同一尺度,每列是同一方向): 3. OpenCV 实现 大四的时候用过,是一个叫Zhou Mian 的写的。下载地址:Gabor OpenCV 功能: 生成特定方向和尺度的gabor 生成可以显示或者保存的gabor核的实部,虚部 图像的实部,虚部或者主要(Magnitude)响应 示例: //首先包含头文件 #include "cvgabor.h"
//创建一个方向是PI/4而尺度是3的gabor double Sigma = 2*PI; double F = sqrt(2.0); CvGabor *gabor1 = new CvGabor; gabor1->Init(PI/4, 3, Sigma, F);
//获得实部并显示它 IplImage *kernel = cvCreateImage( cvSize(gabor1->get_mask_width(), gabor1->get_mask_width()), IPL_DEPTH_8U, 1); kernel = gabor1->get_image(CV_GABOR_REAL); cvNamedWindow("Gabor Kernel", 1); cvShowImage("Gabor Kernel", kernel); cvWaitKey(0);
//载入一个图像并显示 IplImage *img = cvLoadImage( "Crop1.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); cvNamedWindow("Original Image", 1); cvShowImage("Original Image", img); cvWaitKey(0);
//获取载入图像的gabor滤波响应的实部并且显示 IplImage *reimg = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1); gabor1->conv_img(img, reimg, CV_GABOR_REAL); cvNamedWindow("Real Response", 1); cvShowImage("Real Response",reimg); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow("Real Response"); //获取载入图像的gabor滤波响应的虚部并且显示 IplImage *reimg = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1); gabor1->conv_img(img, reimg, CV_GABOR_IMAG); cvNamedWindow("Imaginary Response", 1); cvShowImage("Imaginary Response",reimg); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow("Imaginary Response");
//获取载入图像的gabor滤波响应的模并且显示 IplImage *reimg = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1); gabor1->conv_img(img, reimg, CV_GABOR_MAG); cvNamedWindow("Magnitude Response", 1); cvShowImage("Magnitude Response",reimg); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow("Magnitude Response"); |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |