Что такое фильтр Габора, и каковы его основные применения

Я занимаюсь исследованием фильтра Габора, но когда я его погуглил, у меня были очень длинные и сложные статьи. Может ли кто-нибудь помочь мне найти простое объяснение или порекомендовать сайт или статью для чтения? Я хочу понять этот фильтр, чтобы использовать его в Matlab.

filters frequency

— тото
источник

Я просто хотел узнать, как определенные параметры, такие как соотношение сторон, пропускная способность и т. Д., Влияют на результат применения фильтра Габора к любому изображению для сегментации

— vini

Я сделал свой магистерский проект в фильтрах Gabor, что вы хотите именно? Хотите ли вы сосредоточиться на уравнениях, приведенных в Габоре, или на контуре Габора на половину пиковой величины? Я занимаюсь этим исследованием. И я помогу вам.

Могу ли я добавить тебя? @ user3827

— freak_warrior

Существует также другой тип фильтров Габора, которые учитывают частотное пространство журнала ... Вы смотрели на en.wikipedia.org/wiki/Log_Gabor_filter ?

— Meduz

Ответы:

Фильтры Gabor - это чувствительные к ориентации фильтры, используемые для анализа текстур.

Обычно путешествия в пачках, по одному для каждого направления. Набор фильтров Габора с заданным направлением дает сильный отклик для местоположений целевых изображений, которые имеют структуры в этом заданном направлении. Например, если ваше целевое изображение состоит из периодической решетки в диагональном направлении, набор фильтров Габора даст вам сильный отклик, только если его направление совпадает с направлением решетки.

Я знаю, что он часто используется для распознавания символов и улучшения отпечатков пальцев. Я (пытаюсь) использовать его в биомедицинских изображениях, чтобы охарактеризовать основную ориентацию в фибриллярных структурах.

Вот очень хороший урок от Хавьера Мовеллана, pdf

И если вы можете читать по-французски, вот PDF-файл о создании банков фильтров Адриен Марион

— Жан-Ив
источник

Я только что видел это, и не могу помочь, но думаю, что это может быть применимо к этой проблеме ? Для этой проблемы я могу смотреть на спектрограмму как на изображение - как бы вы сказали, что этот «чувствительный к ориентации» фильтр будет применим?

— Спейси

@ Мохаммед: я, честно говоря, не знаю. Для упомянутого вами ПБ, работающего в области F x T, как вы, и, возможно, сегментируйте пятна и подсчитайте, сколько у вас есть.

— Жан-Ив

примечание: фильтры Габора не должны быть чувствительными к ориентации. Есть вырожденные случаи, которых нет.

— Thang

они также используются в вашей сетчатке, по-видимому.

— эндолит

Что если я не забочусь об ориентации, есть ли какой-либо метод или варианты Габора, которые дают независимые от ориентации частотные характеристики?

— Джейсон

Фильтр Габора - это некоторая параметризация идеи ребер. Это объединяет две несколько противоречивые идеи: резкий переход И некоторую нечеткую идею о том, где он локализован.

Это математически умная идея, поскольку она хорошо транслируется в области Фурье: преобразование Фурье Габора - это гауссиан в пространстве Фурье, а капля Гаусса - самое нейтральное предположение о чем-то размытом, что вы можете сделать (подумайте о метании дротиков и поиске на шаблонах хитов).

Как следствие, когда вы используете Gabor, не существует «правильной» формулы: все зависит от того, что вы хотите обнаружить / отфильтровать. В визуальной нейробиологии популярным выбором является выбор Габора, который в пространстве Фурье соответствует блобу на логарифме частот (как из закона Вебера, мы чувствительны к относительным различиям частот). Это фильтры log-Gabor .

Чтобы понять фильтры Gabor, сначала проверьте, какая параметризация фильтра лучше всего подходит для вашего конкретного приложения.

— meduz
источник

Это краевой детектор . Он просто применяет преобразование Габора . Фильтр Габора в основном представляет собой гауссов (с дисперсиями sx и sy по осям x и y соответственно), модулированный сложной синусоидой (с центральными частотами U и V по осям x и y соответственно). Смотрите пример здесь .

— Луис Андрес Гарсия
источник

Это интересно ... Я удивлен, что раньше не слышал о преобразовании Габора - чем он отличается или более выгоден, чем преобразователь Гильберта? Вы говорите, детектор краев, поэтому, если у меня внезапное резкое увеличение энергии, этот фильтр можно использовать для подавления шума, но одновременно для сохранения края? ...

— Spacey

замечание: это тоже не совсем верно. Вы ограничили свой набор только разделяемыми фильтрами Габора. фактически, гауссовская оболочка не должна иметь дисперсию вдоль осей x и y. главные и второстепенные оси могут быть наклонены.

— Тханг