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.