1. 简介
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:
虚部:
其中:
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)
2. Matlab实现
绍欣师兄给了一个matlab的实现,很好用,下载地址:Gabor Matlab.
程序默认为5个尺度,8个方向,假设输入图像是:
Gabor滤波后的效果图(每行是同一尺度,每列是同一方向):
3. OpenCV 实现
大四的时候用过,是一个叫Zhou Mian 的写的。下载地址:Gabor OpenCV
功能:
生成特定方向和尺度的gabor
生成可以显示或者保存的gabor核的实部,虚部
图像的实部,虚部或者主要(Magnitude)响应
示例:
//首先包含头文件
#include "cvgabor.h"
//创建一个方向是PI/4而尺度是3的gabor
double Sigma = 2*PI;
double F = sqrt(2.0);
CvGabor *gabor1 = new CvGabor; gabor1->Init(PI/4, 3, Sigma, F);
//获得实部并显示它
IplImage *kernel = cvCreateImage( cvSize(gabor1->get_mask_width(), gabor1->get_mask_width()), IPL_DEPTH_8U, 1);
kernel = gabor1->get_image(CV_GABOR_REAL);
cvNamedWindow("Gabor Kernel", 1);
cvShowImage("Gabor Kernel", kernel);
cvWaitKey(0);
//载入一个图像并显示
IplImage *img = cvLoadImage( "Crop1.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
cvNamedWindow("Original Image", 1);
cvShowImage("Original Image", img);
cvWaitKey(0);
//获取载入图像的gabor滤波响应的实部并且显示
IplImage *reimg = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
gabor1->conv_img(img, reimg, CV_GABOR_REAL);
cvNamedWindow("Real Response", 1);
cvShowImage("Real Response",reimg);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow("Real Response");
//获取载入图像的gabor滤波响应的虚部并且显示
IplImage *reimg = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
gabor1->conv_img(img, reimg, CV_GABOR_IMAG);
cvNamedWindow("Imaginary Response", 1);
cvShowImage("Imaginary Response",reimg);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow("Imaginary Response");
//获取载入图像的gabor滤波响应的模并且显示
IplImage *reimg = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
gabor1->conv_img(img, reimg, CV_GABOR_MAG);
cvNamedWindow("Magnitude Response", 1);
cvShowImage("Magnitude Response",reimg);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow("Magnitude Response");