Înțelegerea filtrelor Gabor în procesarea imaginilor și viziunea pe computer

Gabor este un tip de wavelet care este utilizat în mod obișnuit în aplicațiile de procesare a imaginilor și viziune computerizată. Este numit după fizicianul de origine maghiară Dennis Gabor, care a propus pentru prima dată ideea de a folosi o undă transversală pentru a reprezenta o imagine în anii 1940.

Un filtru Gabor este un tip de filtru wavelet care utilizează o funcție Gabor ca bază pentru wavelet. expansiune. Funcția Gabor este definită ca:

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

unde x și y sunt coordonatele spațiale, sigma este abaterea standard a funcția, iar parametrul „g” controlează scara funcției.

Filtrul Gabor poate fi utilizat pentru a efectua o varietate de sarcini de procesare a imaginii, cum ar fi detectarea marginilor, eliminarea zgomotului și extragerea caracteristicilor. Este deosebit de util pentru detectarea marginilor în imagini, deoarece poate capta atât caracteristicile locale, cât și globale ale imaginii.

Unul dintre avantajele cheie ale utilizării filtrelor Gabor este că acestea sunt invariante de translație, ceea ce înseamnă că răspunsul filtrului nu se schimbă atunci când imaginea este mutat sau tradus. Acest lucru le face utile pentru detectarea caracteristicilor care sunt independente de poziția imaginii. În plus, filtrele Gabor pot fi folosite pentru a descompune o imagine în mai multe benzi de frecvență, permițând o reprezentare mai flexibilă și mai eficientă a imaginii.

În general, filtrele Gabor sunt un instrument puternic în procesarea imaginii și viziunea computerizată și au o gamă largă de aplicații în domenii precum recunoașterea obiectelor, recunoașterea facială și imagistica medicală.