Quelles sont les différences entre ces deux fonctions de filtre Gabor

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J'ai besoin d'améliorer la visibilité des veines sur les images des veines de la main dorsale dans mon projet. J'utilise deux banques de filtres Gabor symétriques pairs améliorant la visibilité des veines.

La première banque se compose de ces fonctions de Gabor:

G_{m k}^{e} (x, y) = \frac{γ}{2 π σ^{2}} \exp {- \frac{1}{2} (\frac{x_{θ} + γ^{2} y_{θ}^{2}}{σ^{2}})} \times (\cos (2 π f_{0} x_{θ}) - \exp (- \frac{υ^{2}}{2}))

$G^\mathit{e}_\mathit{mk}(x,y)=\dfrac{\gamma}{2\pi\sigma^2}\exp\Bigg\{-\frac{1}{2}\left(\dfrac{x_\mathit{\theta}+\gamma^2y_\mathit{\theta}^2}{\sigma^2}\right)\Bigg\}\times \left(\cos(2\pi f_\mathit{0}x_\mathit{\theta})-\exp(-\dfrac{\upsilon^2}{2})\right)$

La deuxième banque se compose de celles-ci:

G_{m k}^{e} (x, y) = \exp {- \frac{1}{2} (\frac{x_{θ} + γ^{2} y_{θ}^{2}}{σ^{2}})} \times \cos (2 π f_{0} x_{θ})

$G^\mathit{e}_\mathit{mk}(x,y)=\exp\Bigg\{-\frac{1}{2}\left(\dfrac{x_\mathit{\theta}+\gamma^2y_\mathit{\theta}^2}{\sigma^2}\right)\Bigg\}\times \cos(2\pi f_\mathit{0}x_\mathit{\theta})$

où est l'indice d'échelle, est l'indice d'orientation, est la fréquence centrale du filtre, est l'écart type (souvent appelé échelle), est le rapport d'aspect de l'enveloppe gaussienne elliptique, est le facteur déterminant la réponse DC , et sont des versions tournées de $m$ $k$ $f_\theta$ $\sigma$ $\gamma$ $\upsilon$ $x_\theta=(x\cos\theta+y\sin\theta)$ $y_\theta=(-x\sin\theta+y\cos\theta)$ $x$ et coordonnées . $y$

J'ai codé ces filtres dans MATLAB, je n'ai aucun problème de codage. Mais je ne peux pas comprendre la différence sous-jacente entre ces deux fonctions gabor.

image-processing filter-design

— saglamp
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Comment est déterminé v?

— vini

Désolé pour la réponse tardive.

où

.

représente la bande passante en octaves, ce qui propose une plage de bande passante importante (

)

υ = \sqrt{2 l n 2 / β}

$\upsilon=\sqrt{2ln2/\beta}$

β = (2^{Δ ω} - 1) / (2^{Δ ω} + 1)

$\beta=(2^{\Delta\omega}-1)/(2^{\Delta\omega}+1)$

Δ ω

$\Delta\omega$

Δ ω (\in [1, 1.5])

$\Delta\omega(\in [1, 1.5])$

— saglamp

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En fonction de l'emplacement du pic et de l'échelle des deux axes de l'enveloppe gaussienne, le filtre peut avoir une réponse DC importante. Une approche populaire pour obtenir une réponse DC nulle consiste à soustraire la sortie d'un filtre gaussien passe-bas, ce que fait le premier de ces deux. Dans le cas des images, si la réponse DC n'est pas supprimée, le filtre répondra à l'intensité absolue de l'image.

Ce tutoriel donne un peu plus de détails.

— tdc
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Merci pour la réponse et le tutoriel. J'ai lu le tutoriel mais je suis toujours confus quant à "l'intensité absolue de l'image". J'ai besoin de plus d'informations sur la différence entre le filtre de Gabor soustrait de réponse CC et non soustrait. Par exemple, je me demande que si nous regardons la convolution des deux filtres sur la même image, qu'est-ce qui sera différent dans ces résultats?

— saglamp

0

En plus de la différence de composante DC mentionnée (où généralement v ^ 2 = sigma ^ 2). La première formule a un gaussien normalisé en raison du premier coefficient, bien que je ne sois pas sûr de la quantité d'utilisation normalisante d'une fonction d'onde, car elle n'implique pas de fonctions de probabilité.

— jiggunjer
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