Comprensión de los filtros Gabor en el procesamiento de imágenes y la visión por computadora

Gabor es un tipo de wavelet que se utiliza comúnmente en aplicaciones de procesamiento de imágenes y visión por computadora. Lleva el nombre del físico húngaro Dennis Gabor, quien propuso por primera vez la idea de utilizar una onda transversal para representar una imagen en la década de 1940. Un filtro Gabor es un tipo de filtro wavelet que utiliza una función de Gabor como base para la wavelet. expansión. La función de Gabor se define como:

G(x,y) = exp(-(x^2 + y^2) / (2 * sigma^2))

donde xey son las coordenadas espaciales, sigma es la desviación estándar de la función, y el parámetro "g" controla la escala de la función. El filtro Gabor se puede utilizar para realizar una variedad de tareas de procesamiento de imágenes, como detección de bordes, eliminación de ruido y extracción de características. Es particularmente útil para detectar bordes en imágenes porque puede capturar características locales y globales de la imagen. Una de las ventajas clave de usar filtros Gabor es que son invariantes de traducción, lo que significa que la respuesta del filtro no cambia cuando la imagen desplazado o traducido. Esto los hace útiles para detectar características que son independientes de la posición de la imagen. Además, los filtros Gabor se pueden utilizar para descomponer una imagen en múltiples bandas de frecuencia, lo que permite una representación más flexible y eficiente de la imagen. En general, los filtros Gabor son una herramienta poderosa en el procesamiento de imágenes y la visión por computadora, y tienen una amplia gama de aplicaciones en campos como el reconocimiento de objetos, el reconocimiento facial y las imágenes médicas.