作者：夏 敏 编辑：李文臣 PART 01 gabor介绍 gabor特征 首先我们介绍下Gabor 特征，它是一种可以用来描述图像纹理信息的特征，Gabor 滤波器的频率和方向与人类的视觉系统类似，特别适合于纹理表示与判别...上图展示了一系列具有不同频率的 Gabor 核，用这些核与图像卷积，我们就能得到图像上每个点和其附近区域的频率分布情况。 ? PART 02 gabor滤波器 介绍 通常有8个方向，5个尺度 ?...例子 把人脸图像分别用对应的实部虚部滤波器进行滤波，再进行平方相加开根号。就可以得到人脸的Gabor特征了，如图2待提取的人脸图像 ? ? 优化 这个特征太大！（1）不适合存储。...下面附上gabor滤波器实现代码 # coding:utf-8import cv2import numpy as npimport pylab as plfrom PIL import Image#构建...Gabor滤波器def build_filters(): filters = [] ksize = [7,9,11,13,15,17] #gabor尺度 6个 lamda = np.pi
1、Gabor滤波器 首先总是度娘出场，关键词Gabor滤波器，一大堆东西出来了，里面最多的肯定是关于OpenCv的getGaborKernel函数，这个函数的具体代码如下： /* Gabor filters...二、LogGabor滤波器 拿OpenCv的Gabor滤波器和Halcon的gen_gabor相比，发现他们根本不是一回事，gen_gabor直接生成了频域的数据，而不是生成了卷积核。...在搜索Gabor滤波器时，也看到了一些文章讲LogGabor滤波器，其中有一篇文章有提到 Log-Gabor函数并不能在空间域中得到表达式，滤波器的构造须在频域中进行，这个和gen_gabor的描述非常相似...后面我们对其参数进行了一些分析，基本可以确定halcon的gabor应该是类似于LogGabor滤波器之类的。 ... 完整的Log-Gabor滤波器由这两部分相乘得到: 这个公式也和上面的图片能完全对应。
一：Gabor滤波器介绍 Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。...Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核 ? ?...在实际计算中，一般情况下会根据输入的theta与lambd的不同，得到一系列的Gabor的滤波器组合，然后把它们的结果相加输出，得到最终的输出结果，在纹理提取，图像分割、纹理分类中特别有用，Gabor滤波器的任意组合提供了非常强大的图像分类能力...Gabor滤波器应用也非常广泛，几乎从图像处理、分割、分类、对象匹配、人脸识别、文字OCR等领域都有应用。...二：OpenCV中的代码实现 OpenCV中已经实现了Gabor滤波器的核函数生成，有了卷积核函数，一切都好办多啦，通过filter2D卷积函数使用Gabor核即可完成Gabor滤波，Gabor核生成的
因此，Gabor滤波器可以在频域上不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外，Gabor函数与人眼的作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。...在二维空间中，使用一个三角函数(a)（如正弦函数）与一个高斯函数(b)叠加，我们得到了一个Gabor滤波器©。...函数支持的椭圆度 提取图像特征 一组具有不同频率和方向的 Gabor 滤波器可能有助于从图像中提取有用的特征。...二维 Gabor 滤波器在图像处理中有着广泛的应用，特别是在纹理分析和分割的特征提取方面。 参数说明 参数 含义 $f$ 定义在纹理中查找的频率。...theta Gabor 函数法向平行条纹的方向。 lambd 正弦因子波长。 gamma 空间长宽比，表示椭圆形状。 psi 相位偏移。 ktype 滤波器系数的类型。
但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。...在图像处理中，Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似。研究发现，Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离。...在空间域中，一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数。 gabor核函数的表达式： 复数表达式： ? 可以拆解：实部： ? 虚部： ? 其中： ? 和 ?...带宽（b）：Gabor滤波器的半响应空间频率带宽b和σ/ λ的比率有关，其中σ表示Gabor函数的高斯因子的标准差，如下： ? σ的值不能直接设置，它仅随着带宽b变化。...滤波器 def build_filters(): """ returns a list of kernels in several orientations """ filters
假设两个Lidar-IRIS图像仅仅差别一个位移: 那么这两个图像之间的傅立叶变换可以定义为: 对应的，归一化的交叉功率谱定义为: 3.基于LoG-Gabor滤波器的二值特征提取 使用LoG-Gabor...为了确保实时性，仅使用1D LoG Gabor滤波器。...一维Log-Gabor滤波器的频率响应如下: 利用八个1D LoG Gabor滤波器对Lidar-IRIS图像的每一行进行卷积，其中滤波器的波长增加相同的因子，从而得到每个滤波器的实部和虚部。...在下图中，第一幅图像显示了八个1D log-Gabor滤波器，第二幅图像显示了前四个滤波器卷积响应的实部和虚部: 尝试使用不同数量的LoG-Gabor滤波器进行特征提取，实验中发现四个LoG-Gabor...下图显示了使用不同数量的LoG-Gabor滤波器可以在验证集上实现的精度，其中使用四个滤波器的结果是最好的。
为了解决上述问题，作者重新审视了将视觉 Transformer 与Gabor滤波器结合的潜在益处，并提出了一种通过卷积可学习的Gabor滤波器（LGF）。...据作者所知，这是首次在ImageNet等大规模数据集上结合Gabor滤波器和视觉 Transformer 的工作，也是首次提出基于Gabor滤波器的通用视觉 Transformer Backbone...2D Gabor Filter Gabor滤波器是一种信号处理方法，最初由Gabor提出。作为工程中实用的数学工具，二维Gabor滤波器在图像处理领域得到了广泛的应用。...其实质是设计一组二维Gabor函数来处理图像特征表示。该函数由正弦平面波函数与高斯核函数的乘积组成，赋予了Gabor滤波器方向选择性和空间频率选择性。...它们的设置值直接关系到Gabor滤波器的性能。因此，作者首先利用深度神经网络的学习能力，通过卷积来设计可学习的高斯-拉普拉斯滤波器（LGF）。
下两个滤波器都是切比雪夫I型数字滤波器，不是巴特沃尔滤波器，请使用者注意！ 1.低通滤波器 使用说明：将下列代码幅值然后以m文件保存，文件名要与函数名相同，这里函数名：lowp。...FS：序列x的采样频率 % rp=0.1;rs=30;%通带边衰减DB值和阻带边衰减DB值 % Fs=2000;%采样率 % wp=2*pi*f1/Fs; ws=2*pi*f3/Fs; % 设计切比雪夫滤波器...； [n,wn]=cheb1ord(wp/pi,ws/pi,rp,rs); [bz1,az1]=cheby1(n,rp,wp/pi); %查看设计滤波器的曲线 [h,w]=freqz(bz1,az1,256...y end ————————————– 低通滤波器使用例子的代码 fs=2000; t=(1:fs)/fs; ff1=100; ff2=400; x=sin(2*pi*ff1*t)+sin(2*pi*...,Fs); h=20*log10(abs(h)); figure;plot(w,h);title('所设计滤波器的通带曲线');grid on; y=filter(bz1,az1,x); end 带通滤波器使用例子
效果图 思路详解 & 代码实现 一、思路讲解 Gabor 滤波器特征检测 对特征信息进行重复赋值 使用滑动条调整参数 1、Gabor 滤波器特征检测 Gabor 变换是一种短时加窗Fourier变换...因此，Gabor滤波器可以在频域上不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外，Gabor函数与人眼的作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。...在二维空间中，使用一个三角函数(a)（如正弦函数）与一个高斯函数(b)叠加，我们得到了一个Gabor滤波器(c)。如下图所示： ?...上面基于不同gabar 滤波器 θ 值设定输出的结果，这里仅显示 前四个的结果，上图可能不方便观察，但是连续播放时，可以清楚看到每个滤波器输出的结果时存在差异，主要表现在能够检测到不同角度的纹理。...滤波器，通过设置不同的滤波器参数来得到我们希望检测的特征，然后对特征进一步出来，展示出来较酷炫的效果。
Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效...
+形态学处理） 73缩小和放大 74使用差分金字塔提取高频成分 75高斯金字塔（Gaussian Pyramid） 76显著图（Saliency Map） 77Gabor...滤波器（Gabor Filter） 78旋转 Gabor 滤波器 79使用 Gabor 滤波器进行边缘检测 80使用 Gabor 滤波器进行特征提取 ?
3.2 Gabor频谱 Gabor频谱，也有成为盖伯频谱，源自于Gabor变换。...如果在傅里叶变换中加上窗函数，就构成短时傅里叶变换，再进一步，如果短时傅里叶变换的窗函数为高斯函数，则构成Gabor变换。...由于高斯函数的傅里叶变换仍为高斯函数，所以，Gabor变换再空域和频域都具有局部性，或者说可以将能量进行集中。 实际中常使用两个成对的实Gabor滤波器，其中对称的和反对称的滤波器响应分别为： ?...将上述两个盖伯滤波器旋转和放缩，可分别获得一组朝向和带宽均不同的滤波器，并覆盖整个平面，如下图： ? 通过利用一组基于Gabor变换的滤波器可将图像分别转换到一系列的频率带中。 4.
我们把原图用 Gabor 滤波器函数进行处理，处理后维度可能比原图更高，例如，用了 40 个 Gabor 小波滤波器的话，维度会变成原图的 40 倍，我们在此基础上再去求 W，一方面 W 可以把特征维度降低...Gabor 小波变换是很早就有的方法，但是这个工作的意义体现在和后来的深度学习有密切的关系。Gabor 小波滤波器的参数，或者说权重，是通过 Gabor 小波人为定义出来的。...深度学习的底层其实也是一些滤波器，它和传统方法的不同就是参数不是人为定出来而是通过数据学习出来的。而二者的联系在于，通过学习得来的底层滤波器非常像 Gabor 小波滤波器或者高斯导数滤波器。...我们实验室在 2007 年发过一篇 ICCV 的工作 [5]，是在 Gabor 小波滤波器的基础上做分段线性来逼近一个可能非常复杂的非线性函数。...第三是技术上解决了多层特征提取问题，原来人为设计滤波器的时候做不了很多层。比如在一层 Gabor 小波滤波器的基础上再做一层 Gabor 小波滤波器的话，我们已经不知道是什么意思了。
Matlab滤波器设计：FIR滤波器与IIR滤波器设计实现示例 !! ✨ Matlab版本为R2022b，与以前的版本兼容。...Response）滤波器，又称为非递归型滤波器； IIR滤波器：无限脉冲响应数字（Infinite Impulse Response）滤波器，又称为递归滤波器 一、FIR滤波器设计 1.1 低通滤波器设计简介...IIR滤波器设计思想： 如果波纹保持不变，滤波器阶数与过滤带宽度成反比。通过反馈，使用很小的滤波器阶数就可以设计满足需求的滤波器。...常用的IIR滤波器包括：Butterworth滤波器、Chebyshev I 类滤波器、Chebyshev I 类滤波器以及椭圆滤波器。...2.2 IIR滤波器的实现及性能比较 图片 针对示例4，分别使用Butterworth滤波器、Chebyshev I 类滤波器、Chebyshev I 类滤波器和椭圆滤波器四种IIR滤波器设计方法进行设计
带通滤波器(band-pass filter)是一个国家允许使用特定频段的波通过发展同时进行屏蔽其他频段的设备。比如RLC振荡回路问题就是这样一个可以模拟带通滤波器。...带通滤波器是一种滤波器，它可以在一定的频率范围内通过频率分量，但将其他范围内的频率分量衰减到非常低的水平，与带阻滤波器的概念形成对比。 模拟带通滤波器的一个例子是电阻电感电容电路(RLC电路)。...这些滤波器也可以通过将低通滤波器与高通滤波器相结合来产生。...通常，滤波器的设计尽量保证滚降范围越窄越好，这样滤波器的性能就与设计更加接近。然而，随着滚降范围越来越小，通带就变得不再平坦，开始出现“波纹”。...在频带效率较低的剪切工作频率f1和较高的剪切不同频率f2之间是共振发生频率，这里通过滤波器的增益可以最大，滤波器的带宽问题就是f2和f1之间的差值。
记录一下，方便以后翻阅~ 其他类型滤波器： RC有源低通滤波器 RC有源高通滤波器 RC有源带阻滤波器 过去的滤波器都是由R、L、C等无源元件组成，称为无源滤波器。...现在的滤波器大都是由R、C元件与有源器件（如运算放大器）组成，称为RC有源滤波器。 常见滤波器类型有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器、全通滤波器等。...RC有源带通滤波器 带通滤波器允许某一频率范围内的信号通过，衰减或抑制此频率范围以外的频率信号。理想带通滤波器的模频特性如下图所示，Wc2和Wc1分别为上下截止频率。...RC有源带通滤波器器电路如下图所示： 电压传输函数为： 其模： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133950.html原文链接
图 2 层级 NOASSOM 特征提取框架 训练得到的基向量的可视化结果如图 3 所示，左边是表观信息滤波器，右边是运动信息滤波器。...可以看出表观信息滤波器可以学到一些类似边缘检测的滤波器，这样类型的滤波器对图像的水平边沿和垂直边沿能进行检测，从而提取良好的轮廓纹理信息。...右边的运动信息滤波器学到了一些类似 Gabor 滤波器的滤波器，这样的滤波器对运动信息更加敏感，实现对运动信息进行良好的提取。 ? ?...可以看出表观信息滤波器可以学到一些类似边缘检测的滤波器，这样类型的滤波器能对图像的水平边沿和垂直边沿进行检测，从而提取良好的轮廓纹理信息。...右边的运动信息滤波器学到了一些类似 Gabor 滤波器学到的信息，这样的滤波器对运动信息更加敏感，实现对运动信息地鲁棒性提取。
plt.savefig('C:/Users/xpp/Desktop/result.png') plt.show() put(r'C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') 算法：带阻滤波器是减弱
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