Розуміння фільтрів Габора в обробці зображень і комп’ютерному баченні

Gabor — це тип вейвлета, який зазвичай використовується в програмах обробки зображень і комп’ютерного зору. Він названий на честь фізика угорського походження Денніса Габора, який вперше запропонував ідею використання поперечної хвилі для представлення зображення в 1940-х роках.

Фільтр Габора – це тип вейвлет-фільтра, який використовує функцію Габора як основу для вейвлета. розширення. Функція Габора визначається як:

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

де x і y – просторові координати, сигма – стандартне відхилення від функцію, а параметр «g» керує масштабом функції.

Фільтр Габора можна використовувати для виконання різноманітних завдань обробки зображень, таких як виявлення країв, усунення шумів і виділення ознак. Він особливо корисний для виявлення країв у зображеннях, оскільки він може захоплювати як локальні, так і глобальні особливості зображення.

Однією з ключових переваг використання фільтрів Габора є те, що вони інваріантні до трансляції, тобто відповідь фільтра не змінюється, коли зображення змінюється. зсунутий або перекладений. Це робить їх корисними для виявлення функцій, які не залежать від положення зображення. Крім того, фільтри Габора можна використовувати для розкладання зображення на кілька діапазонів частот, що забезпечує більш гнучке й ефективне представлення зображення.

Загалом фільтри Габора є потужним інструментом для обробки зображень і комп’ютерного зору та мають широкий спектр застосувань у такі галузі, як розпізнавання об’єктів, розпізнавання обличчя та медичне зображення.