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二维 Gabor 滤波器组:用于通过一组滤波器在频域内处理图像的函数对 - MATLAB开发

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简介:
这段简介可以这样描述: 本项目提供了一套基于二维Gabor滤波器组的MATLAB工具,旨在频域中高效分析和处理图像信号。通过调整参数可灵活生成多个方向与尺度的滤波器,适用于特征提取、模式识别等应用领域。 提供了一对函数用于在频域内利用一组Gabor滤波器生成和处理图像。这些滤波器的设计使得它们的覆盖范围相互间有一半的最大值,并且从4个像素开始,以两倍的比例逐步增加滤波器的频率。参考示例脚本可以将测试图像分解为不同比例和方向上的实部与虚部分量(即幅度与相位)。这些函数的功能类似于“图像处理工具箱”中的gabor()和imgaborfilt()函数,在SpatialAspectRatio参数设置为1的情况下,结果具有可比性。Gabor滤波器组能够将图像分解成定向子带,用于纹理分析及边缘检测,就像可以调整的复杂金字塔一样。

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客服
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  • Gabor - MATLAB
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    这段简介可以这样描述: 本项目提供了一套基于二维Gabor滤波器组的MATLAB工具,旨在频域中高效分析和处理图像信号。通过调整参数可灵活生成多个方向与尺度的滤波器,适用于特征提取、模式识别等应用领域。 提供了一对函数用于在频域内利用一组Gabor滤波器生成和处理图像。这些滤波器的设计使得它们的覆盖范围相互间有一半的最大值,并且从4个像素开始,以两倍的比例逐步增加滤波器的频率。参考示例脚本可以将测试图像分解为不同比例和方向上的实部与虚部分量(即幅度与相位)。这些函数的功能类似于“图像处理工具箱”中的gabor()和imgaborfilt()函数,在SpatialAspectRatio参数设置为1的情况下,结果具有可比性。Gabor滤波器组能够将图像分解成定向子带,用于纹理分析及边缘检测,就像可以调整的复杂金字塔一样。
  • Gabor生成:MATLAB
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    本项目介绍如何在MATLAB中实现Gabor滤波器组的生成与应用,旨在为图像处理和特征提取提供有效工具。 Gabor 实现的特点如下: - 可通过参数控制滤波器的大小、方向、位置及频率。 - 具备补偿直流分量的能力。 - 内核包含用于提取幅度、相位、实部以及图像部分的功能。 - 支持显示滤波器组和响应结果。 - 卷积运算(特征提取)可通过调用单一函数完成。 注意:该实现需要使用 Matlab 版本 7.6 或以上版本,以支持面向对象的编程语法。
  • GaborMATLABgabor
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    本文详细介绍了在MATLAB环境下使用Gabor滤波器进行图像处理的方法与技巧,探讨了其在纹理分析和特征提取中的应用。 Gabor滤波器在图像处理中的应用主要包括特征提取、边缘检测以及纹理分析等方面。该滤波器能够有效地捕捉到图像的局部结构特性,并通过调整参数来适应不同的视觉任务需求,因此被广泛应用于计算机视觉领域中各种复杂场景下的问题解决之中。
  • GaborLog-GaborMatlab代码
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    本资源提供了用于图像处理的Gabor滤波器和二维Log-Gabor滤波器的MATLAB实现代码。包含详细的注释与示例,便于学习与应用。 Gabor滤波器和log-Gabor滤波器的MATLAB源码可以用于图像处理任务,如纹理分析、特征提取等领域。这些工具在信号处理中非常有用,能够提供频域内的局部化特性。希望这能帮助到需要使用这类技术的研究者或开发者。
  • Gabor
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    二维Gabor滤波器是一种用于图像处理和计算机视觉中的信号处理工具,它通过模拟人类视觉系统对空间频率和方向的敏感性,能够有效地提取图像特征。 实现二维Gabor滤波可以用于图像增强和血管提取等操作。
  • 与应】基阶Butterworth低方法
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    本文介绍了一种采用一阶Butterworth低通滤波器进行数字图像处理的方法,重点探讨了该技术在频域中的应用及其效果。通过调整截止频率参数,可以有效减少噪声并保持图像细节,在图像增强和复原中展现出优越性能。 题目1:给定图像 barb.png,使用一阶Butterworth低通滤波器进行频域滤波处理,在$D_0=10,20,40,80$的不同情况下,请分别展示相应的滤波结果图,并从频域和空域的角度解释这些过滤效果。具体步骤如下: (1) 通过乘以 $(-1)^{x+y}$ 对输入图像进行中心变换; (2) 使用FFT2函数直接对图像执行傅立叶变换; (3) 对DFT反变换结果取实部处理; (4) 再次利用$(-1)^{x+y}$ 进行乘法运算,完成反中心变换。
  • Gabor Filter 2D:创建空间Gabor-MATLAB
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    本项目提供了一种用于创建二维Gabor滤波器的MATLAB工具。该滤波器广泛应用于图像处理与计算机视觉领域,特别适合于纹理分析和特征提取。 `gabor_filter = gabor2D(w, theta, sigma, size, type)` - `w`: 中心频率。 - `theta`: 角度或方向(以度为单位)。 - `sigma`: 高斯包络的 σ 值,通常选择为 1/w。 - `size`: 输出滤波器的像素大小(尺寸 * 尺寸)。 - `type`: “偶数” 或“奇数”,默认值:“奇数”。 - even: Gabor 滤波器的实部 - odd: Gabor 滤波器的虚部 例子: 假设要过滤图像大小为 320*240,中心频率分别为 [2, 4, 8, 16, 32, 64] 的情况。滤波器尺寸为 31x31。 可以这样设置参数: ```python w = [2, 4, 8, 16, 32, 64] w = w / (320/31) # 标度中心频率 theta = [0, 45, 90, 135] sigma = 1./w; size = 31; type = even; g = gabor2D(w, theta, sigma, size, type) ```
  • MATLAB巴特沃斯带
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    本研究探讨了使用MATLAB设计与实现巴特沃斯带通滤波器在图像处理中的频域应用,优化特定频率范围内的信号传输。 巴特沃斯带通滤波器这个简单的函数是为我的数字图像处理课程编写的,在东地中海大学任教期间完成。该报告由哈桑·德米雷尔(Hasan Demirel)教授于2010-2011春季学期提出,撰文人为莱昂纳多 O. Iheme。 I = 输入的灰度图 d0 = 下限截止频率 d1 = 上限截止频率 n = 滤波器阶数 该函数利用带通滤波的基本原理:通过将低通滤波与高通滤波相乘,其中低通滤波的截止频率高于高通滤波。使用方法如下: BUTTERWORTHBPF(I, d0, d1, n) 示例代码: ima = imread(grass.jpg); ima = rgb2gray(ima);
  • Matlab代码-:SpectralFiltering for
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    本代码实现基于MATLAB的数字图像频域低通滤波处理,通过Spectral Filtering技术改善图像质量,去除高频噪声。 在MATLAB环境中实现数字图像的频域低通滤波与高通滤波操作: 1. 设定截止频率D0=100,编写代码构建256×256的理想低通滤波器(ILPF)和理想高通滤波器(IHPF)。绘制这两个滤波器在频域中的响应3D图及其对应的二维投影平面图。 2. 读取任意一幅数字图像,并利用上述的ILPF与IHPF进行频域处理。具体步骤如下: (1) 使用P=2M和Q=2N填充原图像以消除折叠现象,其中M、N为原始图像尺寸; (2) 对原图f(y,x)执行傅里叶变换得到F(u,v); (3) 执行频谱中心化处理(或调整H(u,v),使滤波器函数与频率响应匹配); (4) 将滤波器函数H(u,v)乘以F(u,v),完成滤波操作; (5) 对经过步骤(4)的图像进行傅里叶反变换; (6) 取结果的实数部分,忽略绝对值很小的虚部(这些通常是由浮点运算误差造成的); (7) 执行空间域中心还原变换以恢复原始图像的位置信息。 3. 分别展示ILPF和IHPF滤波前后的图像、频域响应图以及处理结果。这包括: - 原始数字图像 - ILPF/IHPF的2D投影平面图 - 通过相应低通或高通滤波器处理后得到的结果图像 4. 分析并解释滤波效果,例如振铃效应、图像模糊度增加或者变暗等现象的原因。