图像处理之Gabor滤波提取纹理特征

Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。Gabor 滤波器的频率和方向类似于人类的视觉系统，所以常用于纹理识别。在空间域，二维Gabor滤波器是一个高斯核函数和正弦平面波的乘积，具体的：

复数：

实部：

虚部：

公式中：

λ：正弦函数波长；
θ：Gabor核函数的方向 
ψ：相位偏移
σ：高斯函数的标准差
γ： 空间的宽高比（这个没太理解） 

参考自：http://blog.163.com/huai_jing@126/blog/static/171861983201172091718341/（包含MATLAB和opencv版本代码）

在研究的过程中，参考一下博客（这里记录一下，以后有时间再翻出来看看）

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c3001018jcx.html

该博客对Gabor滤波讲解较为详细，有结果图。

http://www.cppblog.com/polly-yang/archive/2012/07/14/183327.aspx

作者给出了经典的Gabor计算公式和基于opencv的实现代码

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/24745945

作者用另外一种角度来对Gabor进行讲解实现。

https://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter

这是一个wiki博客讲解的最为详细

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50926004

作者不仅给出了Gabor计算公式还用文献例举了Gabor的一些应用

http://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/52766530

这篇博客是集大成者实现Gabor滤波