개버 필터 란 무엇이며 주요 용도는 무엇입니까

Gabor 필터에 대한 연구를하고 있지만 Google 검색시 매우 길고 복잡한 기사가있었습니다. 누구든지 내가 그것에 대한 간단한 설명을 찾거나 웹 사이트 또는 기사를 읽도록 권장 할 수 있습니까? Matlab에서 사용하기 위해이 필터를 이해하고 싶습니다.

가보 필터는 방향 분석 필터로 텍스처 분석에 사용됩니다.

일반적으로 각 방향마다 하나씩 팩으로 이동합니다. 주어진 방향으로 설정된 개버 필터는이 주어진 방향으로 구조를 가진 대상 이미지의 위치에 대해 강한 응답을 제공합니다. 예를 들어, 대상 이미지가 대각선 방향의주기적인 격자로 만들어진 경우 개버 필터 세트는 방향이 격자의 방향과 일치하는 경우에만 강한 반응을 제공합니다.

나는 그것이 문자 인식과 지문 향상에 많이 사용된다는 것을 알고 있습니다. 나는 생의학 영상에서 그것을 사용하여 피 브릴 구조의 주요 방향을 특성화합니다.

다음은 Javier Movellan의 훌륭한 튜토리얼입니다. pdf

프랑스어를 읽을 수 있다면 Adrien Marion의 필터 뱅크 생성 에 대한 pdf가 있습니다 .

가버 필터는 가장자리 개념을 일부 매개 변수화 한 것입니다. 여기에는 다소 모순되는 두 가지 아이디어, 즉 갑작스런 전환과 현지화 된 위치에 대한 퍼지 아이디어가 결합되어 있습니다.

푸리에 영역에서 잘 해석되는 것은 수학적으로 영리한 아이디어입니다. 조회수 패턴).

결과적으로 Gabor를 사용할 때는 '올바른'공식이 없습니다. 모두 감지 / 필터링하려는 대상에 따라 다릅니다. 시각 신경 과학에서 대중적인 선택은 푸리에 공간에서 주파수의 로그에 대한 얼룩에 해당하는 가버를 선택하는 것입니다 (웨버 법칙에서와 같이 주파수의 상대적인 차이에 민감합니다). 이들은 log-Gabor 필터 입니다.

Gabor 필터를 이해하려면 먼저 특정 응용 분야에 가장 적합한 필터 매개 변수를 확인하십시오.

그것은 인 에지 검출기 . Gabor Transform 만 적용합니다 . Gabor 필터는 기본적으로 복잡한 정현파에 의해 변조 된 가우시안 (각각 x와 y 축을 따라 sx와 sy가 분산되어 있음)입니다 (각각 x와 y 축을 따라 중심 주파수 U와 V가 있음). 여기 예를 참조 하십시오 .