بایگانی‌های فیلتر گابور در پردازش تصویر

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،

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

$G_{s}[i,j]=Ce^{-{\frac {(i^{2}+j^{2})}{2\sigma ^{2}}}}\sin(2\pi f(i\cos \theta +j\sin \theta ))$

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. $f$ 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 $\sigma$ $\sigma$ ، ما حمایت از مبانی یا اندازه منطقه تصویر که مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیردند را تغییر می دهیم.

در پردازش تصویر ، یک فیلتر گابور (Gabor filter) که به نام دنیس گابور نامگذاری شده است، یک فیلتر خطی است که برای تحلیل بافت استفاده می شود، به این معنی که اساساً تحلیل می کند که آیا محتوای فرکانس خاص در تصویر در جهت خاص در یک منطقه محلی در اطراف نقطه یا منطقه تجزیه و تحلیل وجود دارد. بسیاری از دانشمندان دیدگاه معاصر ادعا می کنند که فرکانس و جهت گیری نمایش های فیلترهای گابور شبیه به سیستم بصری انسان می باشند، هرچند هیچ شواهد تجربی و هیچ منطقی عملی برای حمایت از این ایده وجود ندارد. آنها به ویژه برای نمایش و تبعیض بافت مناسب هستند. همچنین در حوزه فضایی، یک فیلتر گابور دوبعدی، یک تابع هسته گاووسی است که توسط یک موج مسطح سینوسی مدولاسیون شده است .

بعضی از نویسندگان ادعا می کنند که سلول های ساده در قشر بینایی مغز پستانداران می توانند توسط توابع گابور مدل شوند. بنابراین، بعضی از آنها تجزیه و تحلیل تصویر با فیلترهای گابور را مشابه با اداراک در سیستم دیداری انسان تصور می کنند.

مثالی از فیلتر گابور دو بعدی

تعریف

پاسخ ضربه آن توسط یک موج سینوسی (یک موج مسطح برای فیلترهای گابور دوبعدی) ضرب در یک تابع Gaussian تعریف می شود. به علت خاصیت پیچیدگی ضرب (تئوری پیچیدگی)، تبدیل فوریه یک پاسخ ضربه ای فیلتر گابور، کانولشنِ[پیچیدگی] تبدیلِ فوریه تابع هارمونیک (تابع سینوسی) و تبدیل فوریه تابع گاوسی است. فیلتر یک واقعیت و یک جزء تخیلی نشانگر مسیرهای متعامد دارد. دو جزء ممکن است به یک شماره پیچیده یا به استفاده ویژه شکل بگیرد.

پیچیده

$g(x,y;\lambda,\theta,\psi,\sigma,\gamma) = \exp\left(-\frac{x'^2+\gamma^2y'^2}{2\sigma^2}\right)\exp\left(i\left(2\pi\frac{x'}{\lambda}+\psi\right)\right)$