计算机视觉
图像处理

Gabor变换

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。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿,所以经常用作纹理识别上,并取得了较好的效果。Gabor变换是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况.

根据卷积定理,我们知道傅里叶变换可以通过卷积运算来计算得到。

卷积定理:二个二维连续函数在空间域中的卷积可求其相应的二个傅立叶变换乘积的反变换而得。反之,在频域中的卷积可用的在空间域中乘积的傅立叶变换而得。简单来说,空间域的卷积等同于频率域的傅里叶变换的乘积,反之亦然;

    因此,这里先介绍离散二维叠加和卷积的原理;

首先用下面几个图来说明离散二维叠加和卷积的求解过程。

温馨提示:

Gabor特征的opencv实现,可以在这里下载:

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