Gabor filtresi nedir ve ana kullanım alanları nelerdir?


20

Gabor filtresi üzerinde bir araştırma yapıyorum, ancak Google'ı aradığımda çok uzun ve karmaşık makalelerim vardı. Herkes bu konuda basit bir açıklama bulmama yardımcı olabilir veya okumak için bir web sitesi veya makale önerebilir mi? Matlab'da kullanmak için bu filtreyi anlamak istiyorum.


En boy oranı, bant genişliği vb. Gibi bazı parametrelerin bölümlere ayırma için herhangi bir görüntüye gabor filtre uygulamanın sonucunu nasıl etkilediğini bilmek istedim
vini

Gabor'daki usta projemi filtreler yaptım tam olarak ne istiyorsun? Gabor'da takip edilen denklemlere veya Gabor'un yarı tepe büyüklüğünde konturuna konsantre olmak ister misiniz. Bu konuda araştırma yapıyorum. Bana yardım edeceğim.

Seni ekleyebilir miyim? @ user3827
freak_warrior

Günlük frekans alanını dikkate alan başka bir Gabor filtresi türü daha var ... en.wikipedia.org/wiki/Log_Gabor_filter adresine bir göz attınız mı?
meduz

Yanıtlar:


15

Gabor filtreleri, doku analizi için kullanılan yöne duyarlı filtrelerdir.

Tipik olarak her yön için bir tane olmak üzere paketler halinde seyahat eder. Belirli bir yöne sahip bir gabor filtre seti, bu verilen yönde yapılara sahip hedef görüntülerin yerleri için güçlü bir yanıt verir. Örneğin, hedef görüntünüz çapraz yönde periyodik bir ızgaradan yapılmışsa, gabor filtre seti, yalnızca yönü ızgaradan biriyle eşleştiğinde size güçlü bir yanıt verecektir.

Karakter tanıma ve parmak izi geliştirmede çok kullanıldığını biliyorum. Fibril yapılardaki ana yönelimi karakterize etmek için biyomedikal görüntülemede kullanmaya çalışıyorum.

İşte Javier Movellan'ın çok iyi bir öğreticisi, pdf

Fransızca okuyabilirseniz, Adrien Marion tarafından filtre bankalarının oluşturulmasıyla ilgili pdf


Ben sadece gördüm ve yardım edemem ama bu sorun için geçerli olabilir düşünüyorum ? Bu problem için spektrograma bir görüntü olarak bakabilirim - bu 'yönelim duyarlı' filtrenin nasıl geçerli olacağını söyleyebilirdiniz?
Spacey

@Mohammad: Dürüst olmak gerekirse bilmiyorum. Bahsettiğiniz pb için, F x T alanında çalıştığınız gibi çalışın ve belki de noktaları segmentlere ayırın ve kaç taneniz olduğunu sayın.
Jean-Yves

sözler: Gabor filtreleri yok olması yönelimi duyarlı olmaya. olmayan dejenere vakalar var.
thang

1
görünüşe göre retinanızda da kullanılırlar.
endolit

Oryantasyonları umursamıyorsam, Gabor'dan oryantasyondan bağımsız frekans tepkileri veren herhangi bir yöntem veya varyasyon var mı?
Jason

10

Gabor filtresi, kenarlar fikrinin parametrelendirilmesidir. Bu, birbiriyle çelişen iki fikri birleştirir: ani bir geçiş VE yerelleştirildiği yer hakkında bulanık bir fikir.

Fourier alanında iyi tercüme ettiği için matematiksel olarak akıllı bir fikirdir: Bir Gabor'un Fourier dönüşümü Fourier uzayında bir Gauss'tur ve Gaussian bir leke, yapabileceğiniz bulanık bir şeyin en tarafsız tahminidir (dart atmayı ve bakmayı düşünün) isabet modellerinde).

Sonuç olarak, bir Gabor kullandığınızda, 'doğru' formül yoktur: hepsi ne tespit etmek / filtrelemek istediğinize bağlıdır. Görsel sinirbilimde, popüler bir seçim, Fourier uzayında frekansların logaritması üzerindeki bir bloba karşılık gelen bir Gabor'u seçmektir (Weber yasasında olduğu gibi, frekansların göreli farklılıklarına duyarlıyız). Bunlar log-Gabor filtreleridir .

Gabor filtrelerini anlamak için, önce uygulamanız için hangi filtre parametrelemesinin en iyi olacağını kontrol edin.


9

Bir kenar detektörüdür . Sadece Gabor Dönüşümünü uygular . Gabor filtresi temel olarak karmaşık bir sinüzoid (sırasıyla x ve y eksenleri boyunca U ve V merkez frekansları ile) ile modüle edilmiş bir Gauss'dur (sırasıyla x ve y eksenleri boyunca sx ve sy varyansları ile). Burada bir örneğe bakın .


Bu ilginç ... Daha önce gabor dönüşümünü duymadığım için şaşırdım - ancak hilbert transformatöründen nasıl farklı veya daha avantajlı? Kenar dedektörü diyorsunuz, bu yüzden enerjide ani keskin bir artışım olursa, bu filtre gürültüyü azaltmak için kullanılabilir ancak aynı anda kenarı korumak için mi kullanılabilir? ...
Spacey

açıklama: bu da kesinlikle doğru değil. setinizi yalnızca ayrılabilir Gabor filtreleriyle sınırlandırdınız. aslında, Gauss zarfının x ve y eksenleri boyunca varyansa sahip olması gerekmez. büyük ve küçük eksenler eğilebilir.
thang
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.