Compreendendo os filtros Gabor em processamento de imagens e visão computacional

Gabor é um tipo de wavelet comumente usado em aplicações de processamento de imagens e visão computacional. Seu nome é uma homenagem ao físico húngaro Dennis Gabor, que propôs pela primeira vez a ideia de usar uma onda transversal para representar uma imagem na década de 1940.

Um filtro Gabor é um tipo de filtro wavelet que usa uma função Gabor como base para a wavelet expansão. A função Gabor é definida como:

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

onde x e y são as coordenadas espaciais, sigma é o desvio padrão de a função, e o parâmetro "g" controla a escala da função.

O filtro Gabor pode ser usado para executar uma variedade de tarefas de processamento de imagem, como detecção de bordas, remoção de ruído e extração de recursos. É particularmente útil para detectar bordas em imagens porque pode capturar características locais e globais da imagem.

Uma das principais vantagens do uso de filtros Gabor é que eles são invariantes à tradução, o que significa que a resposta do filtro não muda quando a imagem é deslocado ou traduzido. Isso os torna úteis para detectar recursos independentes da posição da imagem. Além disso, os filtros Gabor podem ser usados para decompor uma imagem em múltiplas bandas de frequência, permitindo uma representação mais flexível e eficiente da imagem.

No geral, os filtros Gabor são uma ferramenta poderosa em processamento de imagem e visão computacional, e têm uma ampla gama de aplicações em campos como reconhecimento de objetos, reconhecimento facial e imagens médicas.