فیلتر گابور (Gabor filter) چیست؟ قسمت ۲

فضای موجک

فیلترهای گابور مستقیماً با موجک های گابور مرتبط هستند، زیرا آن ها می توانند برای تعدادی از انبساط ها و چرخش ها طراحی شوند. با این حال، به طور کلی، انبساط برای موجک های گابور اعمال نمی شود، زیرا این به محاسبه موجک دومتعامدی نیاز دارد که ممکن است بسیار وقت گیر باشد.

بنابراین، معمولاً یک بانک فیلتر متشکل از فیلترهای گابور با مقیاس ها و چرخش های مختلف ایجاد می شود. فیلترها با سیگنال به هم پیچیده می شوند و نتیجه در یک به اصطلاح فضای گابور. این فرایند با فرآیندهای قشر دید اولیه ارتباط نزدیک دارد. جونز و پالمر نشان دادند که بخش واقعی تابع پیچیده گابور برای توابع وزن پذیری میدانی در سلول های ساده در یک قشر ستون گربه مناسب یافت شده است.

استخراج ویژگی ها از تصاویر

مجموعه ای از فیلترهای گابور با فرکانس ها و جهت گیری های مختلف ممکن است برای استخراج ویژگی های مفید از یک تصویر کمک کننده باشد. در دامنه گسسته، فیلترهای دوبعدی گابور ارائه می شوند توسط،

{\displaystyle G_{c}[i,j]=Be^{-{\frac {(i^{2}+j^{2})}{2\sigma ^{2}}}}\cos(2\pi f(i\cos \theta +j\sin \theta ))}

جایی که B و C عوامل عادی سازی را تعیین می کنند. فیلترهای دو بعدی گابور دارای برنامه های غنی در پردازش تصویر هستند، به خصوص در استخراج ویژگی ها برای تحلیل بافت و تقسیم بندی. فرکانس مورد جستجو در بافت را تعریف می کند. با تغییر \theta \theta ، ما می توانیم بافتی جهت دار که در یک جهت خاص باشد را جستجو کنیم. با تغییر \sigma ، ما حمایت از مبانی یا اندازه منطقه تصویر که مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیردند را تغییر می دهیم.

 

فیلتر گابور (Gabor filter) چیست؟ قسمت ۱
فیلتر گابور (Gabor filter) چیست؟ قسمت ۲
فیلتر گابور (Gabor filter) چیست؟ قسمت ۳

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *