quel est le filtre gabor, et quelles sont ses principales utilisations

Je fais une recherche sur le filtre Gabor, mais quand je l'ai recherché sur Google, j'avais des articles très longs et compliqués. Quelqu'un peut-il m'aider à trouver une explication simple à ce sujet ou recommander un site Web ou un article à lire? Je veux comprendre ce filtre afin de l'utiliser dans Matlab.

filters frequency

— toto
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Je voulais juste savoir comment certains paramètres comme le rapport d'aspect, la bande passante, etc. affectent le résultat de l'application d'un filtre gabor à n'importe quelle image pour la segmentation

— vini

J'ai fait mon projet de master dans les filtres Gabor que voulez-vous exactement? Voulez-vous vous concentrer sur les équations suivies dans Gabor ou le contour de demi-amplitude de pic de Gabor. Je fais des recherches à ce sujet. Ajoutez-moi, je vais vous aider.

Puis-je t'ajouter? @ user3827

— freak_warrior

Il existe également un autre type de filtres Gabor qui prennent en compte l'espace de fréquence des journaux ... Avez-vous consulté fr.wikipedia.org/wiki/Log_Gabor_filter ?

— meduz

Réponses:

Les filtres de Gabor sont des filtres sensibles à l'orientation , utilisés pour l'analyse de texture.

Ils voyagent généralement en paquets, un pour chaque direction. Un ensemble de filtres de Gabor avec une direction donnée donne une forte réponse pour les emplacements des images cibles qui ont des structures dans cette direction donnée. Par exemple, si votre image cible est constituée d'un réseau périodique dans une direction diagonale, un ensemble de filtres gabor vous donnera une réponse forte uniquement si sa direction correspond à celle du réseau.

Je sais qu'il est beaucoup utilisé dans la reconnaissance des caractères et l'amélioration des empreintes digitales. Je (essaie) de l'utiliser en imagerie biomédicale pour caractériser l'orientation principale des structures fibrillaires.

Voici un très bon tutoriel de Javier Movellan, pdf

Et si vous pouvez lire le français, voici le pdf sur la création de bancs de filtres par Adrien Marion

— Jean-Yves
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Je viens de voir cela et je ne peux pas m'empêcher de penser que cela pourrait s'appliquer à ce problème ? Pour ce problème, je peux regarder le spectrogramme comme une image - comment diriez-vous que ce filtre «sensible à l'orientation» serait applicable?

— Spacey

@Mohammad: Honnêtement, je ne sais pas. Pour le pb que vous mentionnez, travaillez dans le domaine F x T comme vous l'avez fait, et peut-être segmentez les spots et comptez combien vous en avez.

— Jean-Yves

remarque: les filtres Gabor n'ont pas besoin d'être sensibles à l'orientation. il y a des cas dégénérés qui ne le sont pas.

— thang

ils sont également utilisés dans votre rétine, apparemment.

— endolith

Et si je ne me soucie pas des orientations, y a-t-il une méthode ou des variations de Gabor qui donnent des réponses en fréquence indépendantes de l'orientation?

— Jason

Un filtre de Gabor est une certaine paramétrisation de l'idée d'arêtes. Cela combine deux idées quelque peu contradictoires: une transition brusque ET une idée floue de l'endroit où il est localisé.

C'est mathématiquement une idée intelligente car elle se traduit bien dans le domaine de Fourier: la transformée de Fourier d'un Gabor est une gaussienne dans l'espace de Fourier, et une goutte gaussienne est la supposition la plus neutre de quelque chose de flou que vous pouvez faire (pensez à lancer des fléchettes et à regarder sur les schémas des hits).

Par conséquent, lorsque vous utilisez un Gabor, il n'y a pas de «bonne» formule: tout dépend de ce que vous voulez détecter / filtrer. En neurosciences visuelles, un choix populaire est de choisir un Gabor qui correspond dans l'espace de Fourier à un blob sur le logarithme des fréquences (à partir de la loi de Weber, nous sommes sensibles aux différences relatives de fréquences). Ce sont des filtres log-Gabor .

Pour comprendre les filtres Gabor, vérifiez d'abord quel paramétrage de filtre serait le mieux pour votre application particulière.

— meduz
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Il s'agit d'un détecteur de bord . Il applique simplement la transformation Gabor . Le filtre de Gabor est fondamentalement un gaussien (avec des variances sx et sy le long des axes x et y respectivement) modulé par une sinusoïde complexe (avec des fréquences centrales U et V respectivement le long des axes x et y). Voir un exemple ici .

— Luis Andrés García
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C'est intéressant ... Je suis surpris de n'avoir jamais entendu parler de gabor transform - comment est-il différent ou plus avantageux que le transformateur hilbert cependant? Vous dites détecteur de bord, donc si j'ai une soudaine augmentation brusque d'énergie, ce filtre peut être utilisé pour réduire le bruit tout en préservant le bord? ...

— Spacey

remarque: ce n'est pas non plus strictement vrai. vous avez limité votre ensemble à des filtres Gabor séparables uniquement. en fait, l'enveloppe gaussienne n'a pas à avoir de variance le long des axes x et y. les axes majeurs et mineurs peuvent être inclinés.

— thang