Tìm hiểu bộ lọc Gabor trong xử lý hình ảnh và thị giác máy tính

Gabor là một loại wavelet thường được sử dụng trong các ứng dụng xử lý hình ảnh và thị giác máy tính. Nó được đặt theo tên của nhà vật lý gốc Hungary Dennis Gabor, người đầu tiên đề xuất ý tưởng sử dụng sóng ngang để biểu diễn hình ảnh vào những năm 1940.

A Bộ lọc Gabor là một loại bộ lọc wavelet sử dụng hàm Gabor làm cơ sở cho wavelet sự bành trướng. Hàm Gabor được định nghĩa là:

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

trong đó x và y là tọa độ không gian, sigma là độ lệch chuẩn của hàm và tham số "g" kiểm soát thang đo của hàm.

Bộ lọc Gabor có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ xử lý hình ảnh khác nhau, chẳng hạn như phát hiện cạnh, khử nhiễu và trích xuất đặc điểm. Nó đặc biệt hữu ích cho việc phát hiện các cạnh trong hình ảnh vì nó có thể nắm bắt được cả đặc điểm cục bộ và tổng thể của hình ảnh.

Một trong những ưu điểm chính của việc sử dụng bộ lọc Gabor là chúng bất biến dịch mã, nghĩa là phản hồi của bộ lọc không thay đổi khi hình ảnh được chuyển hoặc dịch. Điều này làm cho chúng hữu ích trong việc phát hiện các đặc điểm độc lập với vị trí của hình ảnh. Ngoài ra, bộ lọc Gabor có thể được sử dụng để phân tách hình ảnh thành nhiều dải tần, cho phép biểu diễn hình ảnh linh hoạt và hiệu quả hơn.

Nhìn chung, bộ lọc Gabor là một công cụ mạnh mẽ trong xử lý hình ảnh và thị giác máy tính, đồng thời có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặt và hình ảnh y tế.