¿Cuál es el filtro Gabor y cuáles son sus principales usos?

Estoy investigando el filtro Gabor, pero cuando lo busqué en Google, tenía artículos muy largos y complicados. ¿Alguien puede ayudarme a encontrar una explicación simple al respecto, o recomendar un sitio web o un artículo para leer? Quiero entender este filtro para poder usarlo en Matlab.

filters frequency

— toto
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Solo quería saber cómo ciertos parámetros, como la relación de aspecto, el ancho de banda, etc., afectan el resultado de aplicar un filtro gabor a cualquier imagen para la segmentación

— vini

Hice mi proyecto de maestría en filtros Gabor, ¿qué es lo que quieres exactamente? ¿Desea concentrarse en las ecuaciones seguidas en Gabor o en el contorno de la mitad de la magnitud máxima de Gabor? Estoy haciendo una investigación sobre esto. Agregue que lo ayudaré.

¿Puedo agregarte? @ user3827

— freak_warrior

También hay otro tipo de filtros Gabor que consideran el espacio de frecuencia de registro ... ¿Le echó un vistazo a en.wikipedia.org/wiki/Log_Gabor_filter ?

— meduz

Respuestas:

Los filtros Gabor son filtros sensibles a la orientación , utilizados para el análisis de textura.

Los típicamente viajan en paquetes, uno para cada dirección. Un filtro gabor configurado con una dirección dada da una respuesta fuerte para las ubicaciones de las imágenes de destino que tienen estructuras en esta dirección dada. Por ejemplo, si su imagen objetivo está hecha de una rejilla periódica en una dirección diagonal, un conjunto de filtros Gabor le dará una respuesta fuerte solo si su dirección coincide con la de la rejilla.

Sé que se usa mucho en el reconocimiento de caracteres y la mejora de huellas digitales. Intento usarlo en imágenes biomédicas para caracterizar la orientación principal en las estructuras de fibrillas.

Aquí hay un muy buen tutorial de Javier Movellan, pdf

Y si puede leer en francés, aquí hay un pdf sobre la creación de bancos de filtros por Adrien Marion

— Jean-Yves
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Acabo de ver esto y no puedo evitar pensar que podría ser aplicable a este problema . Para ese problema, puedo ver el espectrograma como una imagen: ¿cómo diría que sería aplicable este filtro 'sensible a la orientación'?

— Spacey

@Mohammad: Sinceramente, no lo sé. Para el pb que está mencionando, trabajar en el dominio F x T como lo hizo, y tal vez segmentar los puntos y contar cuántos tiene.

— Jean-Yves

comentario: los filtros Gabor no tienen que ser sensibles a la orientación. Hay casos degenerados que no lo son.

— thang

También se usan en su retina, aparentemente.

— Endolito

¿Qué sucede si no me interesan las orientaciones, hay algún método o variación de Gabor que proporcione respuestas de frecuencia independientes de la orientación?

— Jason

Un filtro de Gabor es una parametrización de la idea de bordes. Esto combina dos ideas algo contradictorias: una transición abrupta Y alguna idea difusa de dónde está localizado.

Es matemáticamente una idea inteligente, ya que se traduce bien en el dominio de Fourier: la transformada de Fourier de un Gabor es un gaussiano en el espacio de Fourier, y una gota gaussiana es la suposición más neutral de algo borroso que puede hacer (piense en lanzar dardos y mirar en los patrones de golpes).

Como consecuencia, cuando usa un Gabor, no hay una fórmula 'correcta': todo depende de lo que quiera detectar / filtrar. En neurociencia visual, una opción popular es elegir un Gabor que corresponda en el espacio de Fourier a una gota en el logaritmo de frecuencias (a partir de la ley de Weber, somos sensibles a las diferencias relativas de frecuencias). Estos son los filtros log-Gabor .

Para comprender los filtros Gabor, verifique primero qué parametrización de filtro sería la mejor para su aplicación en particular.

— Meduz
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Es un detector de bordes . Solo aplica la Transformación Gabor . El filtro Gabor es básicamente un gaussiano (con varianzas sx y sy a lo largo de los ejes x e y respectivamente) modulado por una sinusoide compleja (con frecuencias centrales U y V a lo largo de los ejes x e y respectivamente). Vea un ejemplo aquí .

— Luis Andrés García
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Esto es interesante ... Me sorprende que no haya oído hablar de la transformación de Gabor antes, ¿cómo es diferente o más ventajoso que el transformador Hilbert? Dices detector de bordes, así que si tengo un aumento repentino de energía, este filtro se puede usar para vencer el ruido pero al mismo tiempo preservar el borde ...

— Spacey

Observación: esto tampoco es estrictamente cierto. ha limitado su conjunto a solo filtros Gabor separables. de hecho, la envoltura gaussiana no tiene que tener varianza a lo largo de los ejes x e y. Los ejes mayor y menor pueden inclinarse.

— thang