画像処理とコンピュータビジョンにおけるガボールフィルターを理解する

ガボールは、画像処理およびコンピュータービジョンアプリケーションで一般的に使用されるウェーブレットの一種です。この名前は、1940 年代に画像を表現するために横波を使用するというアイデアを最初に提案したハンガリー生まれの物理学者デニスガボールにちなんで名付けられました。ガボールフィルターは、ウェーブレットの基礎としてガボール関数を使用するウェーブレットフィルターの一種です。拡大。ガボール関数は次のように定義されます。

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

ここで、x と y は空間座標、sigma は標準偏差です。ガボールフィルターは、エッジ検出、ノイズ除去、特徴抽出などのさまざまな画像処理タスクを実行するために使用できます。画像のローカルな特徴とグローバルな特徴の両方を捉えることができるため、画像内のエッジを検出する場合に特に役立ちます。ガボールフィルターを使用する主な利点の 1 つは、ガボールフィルターが平行移動不変であることです。つまり、画像が変化してもフィルター応答が変化しません。シフトまたは翻訳されます。これは、画像の位置に依存しない特徴を検出するのに役立ちます。さらに、ガボールフィルターを使用すると、画像を複数の周波数帯域に分解することができ、画像をより柔軟かつ効率的に表現できるようになります。全体として、ガボールフィルターは画像処理とコンピュータービジョンにおける強力なツールであり、さまざまな用途に幅広く応用できます。物体認識、顔認識、医療画像処理などの分野。