Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器,十分适合纹理表达和分离,其频率和方向表达同人类视觉系统类似。另外从生物学实验发现,Gabor滤波器而已很好地近似单细胞的感受野函数。
另外,Gabor函数分为实部和虚部,用实部进行滤波后图像会平滑;虚部滤波后可用来检测边缘(也许这是一个传说),不过的确可以实践一下。
Gabor变换时基于傅里叶变换的局限性提出来的,见下图:
drawbacks of fourier其较为详细的说明可参见博文www.cnblogs.com/emouse/p/3611256.html
为解决傅里叶变换中存在的局部性问题,其变换的基本思想是:把信号划分成许多小的时间间隔,用傅里叶变换分析每一个时间间隔中的频域信息,其处理方法是对傅里叶变换函数设置一个滑动窗口,再对其进行傅里叶变换。其表达如下图所示:
原傅里叶变换:
fourier transform比较可见,Gabor变换通过增加一个窗函数来实现了局部化的操作,充分体现了时域与频域的局部化信息,同时,能够在整体上提供信号的全部信息。
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