Gabor提取

资 源 简 介

Gabor提取

详 情 说 明

Gabor滤波是一种常用于图像纹理分析的技术，其核心思想是通过模拟人类视觉系统对纹理的感知方式，提取图像中的局部特征。该方法基于Gabor小波，能够同时捕捉空间域和频率域的信息，尤其适用于方向性和尺度变化的纹理表征。

实现思路通常分为以下步骤： 参数设计：根据目标纹理特性设置Gabor核的波长（λ）、方向（θ）、带宽（γ）等参数，不同参数组合对应不同纹理响应。 核函数构建：通过高斯函数与正弦波的乘积生成复数形式的Gabor滤波器组，实部用于边缘检测，虚部对相位变化敏感。 卷积运算：将滤波器组与输入图像进行卷积，得到多尺度多方向的响应图，反映纹理在不同频带和方向上的强度分布。 特征融合：对响应图进行幅值计算或统计量（如均值、方差）提取，最终形成图像的纹理特征向量。

该技术广泛应用于人脸识别、医学图像分析和工业表面检测等领域，其优势在于对光照变化和微小形变具有一定鲁棒性，但计算复杂度较高，需注意参数调优的合理性。