이미지 처리 및 컴퓨터 비전의 Gabor 필터 이해

Gabor는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 일반적으로 사용되는 웨이블릿 유형입니다. 1940년대에 이미지를 표현하기 위해 횡파를 사용하는 아이디어를 최초로 제안한 헝가리 태생의 물리학자 데니스 가보르(Dennis Gabor)의 이름을 따서 명명되었습니다.

A 가보 필터(Gabor filter)는 가보 함수를 웨이블릿의 기초로 사용하는 웨이블릿 필터의 일종입니다. 확장. Gabor 함수는 다음과 같이 정의됩니다.

G(x,y) = exp(-(x^2 + y^2) / (2 * sigma^2))
여기서 x와 y는 공간 좌표이고 sigma는 표준 편차입니다. 함수 및 매개변수 "g"는 함수의 규모를 제어합니다. Gabor 필터는 가장자리 감지, 노이즈 제거 및 특징 추출과 같은 다양한 이미지 처리 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 이미지의 로컬 및 글로벌 특징을 모두 캡처할 수 있기 때문에 이미지의 가장자리를 감지하는 데 특히 유용합니다.

Gabor 필터를 사용하는 주요 이점 중 하나는 변환 불변이라는 점입니다. 이동 또는 번역되었습니다. 이는 이미지 위치와 무관한 특징을 탐지하는 데 유용합니다. 또한 Gabor 필터를 사용하면 이미지를 여러 주파수 대역으로 분해하여 이미지를 보다 유연하고 효율적으로 표현할 수 있습니다.

전체적으로 Gabor 필터는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 강력한 도구이며 다양한 응용 분야에 적용됩니다. 사물인식, 안면인식, 의료영상 등의 분야.