texture segmentation with gabor filters

资 源 简 介

texture segmentation with gabor filters

详 情 说 明

纹理分割是计算机视觉中的重要任务，而Gabor滤波器因其优秀的频率和方向选择特性成为主流工具之一。Gabor滤波器模拟人类视觉系统的感知机制，通过调整参数可捕捉不同尺度和方向的纹理特征。

实现思路通常分为三步： 滤波器组设计：构建多尺度（如4-6个频率）和多方向（如8-12个角度）的Gabor滤波器组，覆盖纹理的主要频域特性。 特征提取：将每个滤波器与输入图像卷积，得到响应图组。可通过计算响应的幅值或能量形成纹理特征向量。 聚类或分类：对特征向量采用K-means、SVM等方法实现纹理区域划分，最终生成分割掩码。

优化方向包括滤波器参数自适应选择、结合深度特征增强判别力，以及处理光照变化等干扰因素。Gabor方法在医学图像和工业检测中表现突出，但对高维特征的计算效率仍是挑战。