了解图像处理和计算机视觉中的 Gabor 滤波器

Gabor 是一种小波，常用于图像处理和计算机视觉应用。它以匈牙利出生的物理学家 Dennis Gabor 的名字命名，他在 20 世纪 40 年代首先提出了使用横波来表示图像的想法。Gabor 滤波器是一种小波滤波器，它使用 Gabor 函数作为小波的基础扩张。 Gabor函数定义为：

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

其中x和y是空间坐标，sigma是标准差函数，参数“g”控制函数的尺度。Gabor滤波器可用于执行各种图像处理任务，例如边缘检测、去噪和特征提取。它对于检测图像中的边缘特别有用，因为它可以捕获图像的局部和全局特征。使用 Gabor 滤波器的主要优点之一是它们具有平移不变性，这意味着当图像变化时滤波器响应不会改变。转移或翻译。这使得它们对于检测与图像位置无关的特征非常有用。此外，Gabor滤波器可用于将图像分解为多个频带，从而可以更灵活、更高效地表示图像。总体而言，Gabor滤波器是图像处理和计算机视觉领域的强大工具，在以下领域有着广泛的应用：目标识别、面部识别、医学成像等领域。