Понимание фильтров Габора в обработке изображений и компьютерном зрении

Габор — это тип вейвлета, который обычно используется в приложениях обработки изображений и компьютерного зрения. Он назван в честь физика венгерского происхождения Денниса Габора, который первым предложил идею использования поперечной волны для представления изображения в 1940-х годах. Фильтр Габора — это тип вейвлет-фильтра, который использует функцию Габора в качестве основы для вейвлета. расширение. Функция Габора определяется как:

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

где x и y — пространственные координаты, сигма — стандартное отклонение функция, а параметр «g» управляет масштабом функции.

Фильтр Габора можно использовать для выполнения различных задач обработки изображений, таких как обнаружение краев, шумоподавление и извлечение признаков. Он особенно полезен для обнаружения краев изображений, поскольку он может фиксировать как локальные, так и глобальные особенности изображения.

Одним из ключевых преимуществ использования фильтров Габора является то, что они инвариантны к трансляции, а это означает, что отклик фильтра не меняется при изменении изображения. сдвинуто или переведено. Это делает их полезными для обнаружения функций, не зависящих от положения изображения. Кроме того, фильтры Габора можно использовать для разложения изображения на несколько частотных диапазонов, что обеспечивает более гибкое и эффективное представление изображения. В целом фильтры Габора являются мощным инструментом обработки изображений и компьютерного зрения и имеют широкий спектр применений в такие области, как распознавание объектов, распознавание лиц и медицинская визуализация.