gabor滤波？Gabor滤波器应用医学图像分割！？

本文目录一览：

• 1、哪位大神能讲讲Gabor小波,Gabor滤波器,Gabor特征的区别和联系?急...
• 2、gabor滤波器有什么优缺点
• 3、OpenCV获取和使用Gabor滤波器

哪位大神能讲讲Gabor小波,Gabor滤波器,Gabor特征的区别和联系?急...

Gabor函数本身不具有小波函数的正交特性，如果Gabor函数经过正交化处理后，那就能称之为Gabor小波。Gabor滤波器是由Gabor函数经离散化计算得到的数值模板。Gabor特征其实就是信号（或者图像）与Gabor滤波器进行卷积后得到的数值。以上是个人愚见，如有不妥，请其他朋友给予指教。

纹理描述：Gabor特征是一种可以用来描述图像纹理信息的特征，通过Gabor滤波器可以提取图像中的纹理信息。边缘敏感：Gabor小波对图像的边缘敏感，能够提供良好的方向选择和尺度选择特性，从而提取不同方向上的纹理信息。

Haar特征：原理：利用Haar小波变换检测图像中的边缘和角点。特点：计算简单，但对图像的旋转较为敏感。Gabor滤波：原理：通过检测特定频率和方向的纹理信息来提取特征。特点：方向选择性强，能够捕捉到图像中的细节信息，但计算相对复杂。LBP：原理：通过比较中心像素与邻域像素的灰度值，生成二进制模式。

Gabor 特征是一种可以用来描述图像纹理信息的特征。此外，Gabor小波对于图像的边缘敏感，能够提供良好的方向选择和尺度选择特性，Gabor滤波器可以提取不同方向上的纹理信息。Gabor滤波器对于光照变化不敏感，能够提供对光照变化良好的适应性，能容忍一定程度的图像旋转和变形，对光照、姿态具有一定的鲁棒性。

Gabor滤波器 核心特点：基于生物学根基，具有高度的优先级。 应用场景：多用于单层网络结构，虽然扩展性有限，但在特定任务中表现优异。 局限性：应用多限于单层网络结构，难以扩展到多层网络。

滤波器类型：根据图像特征提取任务的需求选择合适的滤波器类型。例如，在特征提取任务中，Gabor滤波器因其能够选择性地增强图像中特定方向和频率的纹理特征而被广泛使用。滤波器大小：滤波器的大小决定了滤波器的作用范围。应根据图像的分辨率和噪声强度来确定滤波器的大小。

gabor滤波器有什么优缺点

1、与常用的高斯滤波、均值滤波、中值滤波和最小均方差滤波等相比，Gabor滤波器在纹理表达和分离方面具有独特的优势。它能够提取图像中的方向信息和尺度信息，为图像分析和识别提供更多的特征信息。综上所述，Gabor滤波器是一种功能强大且应用广泛的图像处理工具，它在边缘提取、纹理表达和分离等方面具有显著的优势。

2、Gabor 特征是一种可以用来描述图像纹理信息的特征。此外，Gabor小波对于图像的边缘敏感，能够提供良好的方向选择和尺度选择特性，Gabor滤波器可以提取不同方向上的纹理信息。Gabor滤波器对于光照变化不敏感，能够提供对光照变化良好的适应性，能容忍一定程度的图像旋转和变形，对光照、姿态具有一定的鲁棒性。

3、优势：特征提取器灵活，每层独立工作，输出特征由所有层组合而成，降低了训练的复杂性。结果具有高度的可解释性，巧妙融合了传统识别技术与深度学习的优势。综上所述，小波散射变换、Gabor滤波器以及小波散射网络都是近年来图像特征提取领域的顶尖方法，各自具有独特的特点和优势，适用于不同的应用场景。

4、滤波器在图像特征提取任务中的应用 在选择合适的滤波器以优化特定任务的性能时，需要考虑以下几个关键因素：滤波器类型：根据图像特征提取任务的需求选择合适的滤波器类型。例如，在特征提取任务中，Gabor滤波器因其能够选择性地增强图像中特定方向和频率的纹理特征而被广泛使用。

5、计算效率高。每个方法都有其优缺点，如Haar对旋转敏感但计算简单，Gabor滤波器方向选择性强但计算复杂；LBP简单但对噪声敏感；SIFT复杂但准确度高，HOG光照不变但对缩放不完全不变。SURF作为SIFT的改进，速度更快，但对旋转和光照变化敏感。选择哪种方法，应考虑应用场景和具体需求。

OpenCV获取和使用Gabor滤波器

OpenCV获取和使用Gabor滤波器的方法如下：获取Gabor滤波器 使用cv：getGaborKernel函数：OpenCV提供了cv：getGaborKernel函数来生成Gabor滤波器。该函数返回一个cv：Mat对象，表示Gabor滤波器的核。

Gabor filter算法使用其特有的kernel在图像上做卷积计算，因此cv：getGaborKernel（）得到的是一个用cv：Mat表示的kernel。换句话说，wikipedia中给出的公式仅仅是kernel中单个点的计算公式，需要套上x和y两个方向各自的循环才能得到完整的kernel。

滤波器类型：根据图像特征提取任务的需求选择合适的滤波器类型。例如，在特征提取任务中，Gabor滤波器因其能够选择性地增强图像中特定方向和频率的纹理特征而被广泛使用。滤波器大小：滤波器的大小决定了滤波器的作用范围。应根据图像的分辨率和噪声强度来确定滤波器的大小。

有关局部特征提取的方法有盖伯小波（Gabor Waelets）（[Wiskott97]），离散傅立叶变换（DiscreteCosinus Transform，DCT）（[Messer06]），局部二值模式（LocalBinary Patterns，LBP）（[AHP04]）。使用什么方法来提取时域空间的局部特征依旧是一个开放性的研究问题，因为空间信息是潜在有用的信息。

如果有些函数是定义在core或者imgproc等模块中的，这个方法就不行，最好就是自己用cmake手动编译OpenCV，编译方法可以参考：如何手动编译OpenCV源码，生成VC++项目，然后用vs打开工程，去里面搜索整个工程。如我要找cvGabor函数，通过查找发现在imgproc—src—gabor.cpp下。