转自:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7882443 方式一: function result = gaborKernel2d( lambda, theta, phi, gamma, bandwidth) % GABORKERNEL2D % Version: 2012/8/17 by watkins.song % Version: 1.0 %   Fills a (2N+1)*(2N+1) matrix with the value

0. gabor 基本原理 1. matlab 内置对 gabor 的支持 gabor:Create Gabor filter or Gabor filter bank g = gabor(wavelength,orientation) g = gabor([5, 10], [0, 90]); figure; for p = 1:length(g), subplot(2, 2, p); imshow(g(p).SpatialKernel, []); lambda = g(p).Wavelengt

本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积.并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用. 一.什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科) 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. 还有,生物学实验发现,Gabor滤波器可以很好地近似单细胞的感受野函数(光强刺激下的传递函数),

D.Gabor 1946年提出 窗口Fourier变换,为了由信号的Fourier变换提取局部信息,引入了时间局部化的窗函数. 由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号,所以,现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换,这个变换又称为Gabor变换. 1) Gabor优点 Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似.它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性.虽然Gabor小波本身并不能构成正交基,但在特定参数下可构成紧框架.Gabor小波对于图像

搬以前写的博客[2014-02-28 20:03] 关于Gabor滤波器是如何提取出特征点,这个过程真是煎熬.看各种文章,结合百度.文章内部的分析才有一点点明白. Gabor滤波器究竟是什么?   很多表述说的是加窗傅里叶变换.怎么理解呢? 公式有下面几种表述:              (1)                      (2) (3) 文章中的和第三种最相似,那么我理解是:傅里叶变换的基是e^(j2πfx),那么所谓的加窗指的是加上一个高斯函数,如公式(1),和Gabor函数卷

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720    版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.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

https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/49642397 https://github.com/xuewenyuan/Gabor_Visualization https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/49642397 第三种 使用的第三种gabor模型: 代码opencv实现 #include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/

1.spatialgabor.m描述gabor函数 % SPATIALGABOR - applies single oriented gabor filter to an image%% Usage:%  [Eim, Oim, Aim] =  spatialgabor(im, wavelength, angle, kx, ky, showfilter)%% Arguments:%         im         - Image to be processed.%         wavel

项目里面有用到插值滤波器的场合,用matlab做了前期的滤波器性能仿真,产生的滤波器系数保存下来输入到FPGA IP中使用即可. 下面是仿真的代码 % clear all close all Nx = ; Tx = ; nx = :Nx-; x = sin(*pi**nx/Tx); L = ; % Ny = L * Nx; % ny = :Ny-; % yi = zeros(,Ny); % yi(:L:Ny) = x; % figure; % stem(yi); Fst1 = 0.05; Fp1

用MATLAB生成的滤波器系数是可以控制增益的,一般归一化的目的是控制增益为1.滤波器的阶数由数据速率,过渡带宽.通带波纹和阴带波纹来决定, 在下图中FS,Apass,Astop固定之后,只要Fpass与Fstop两者差值一定,滤波器的阶数就是一定的. 在ALTERA的FPGA,滤波器ip支持多系数就是一组阶数相同的系数.

0. 基本概念 AWG:Additive White(zero-mean) Gaussian,可加白噪声: AWGN:Additive White(zero-mean) Gaussian Noise 将某一均值为 0 方差为大小的噪声序列,加到原始信号和传递函数卷积后的结果上, N, L AWG = sigma*randn(N+L-1, 1); y_hat = conv(y, h) + AWG 1. 滤波器设计 Lowpass Digital Differentiators 2. Gabor 滤

Gabor变化属于加窗傅里叶变换,Gabor函数可以在频域不同尺度.不同方向上提取相关的特征.Gabor函数与人眼的生物作用相仿,所以经常用于纹理识别上,并取得了较好的效果. 二维Gobor滤波函数: ​ 其中: xp = x*cos(theta)+y*sin(theta) yp=y*cos(theta)-x*sin(theta) function [ G,gabout ] = gaborfilter(I,Sx,Sy,f,theta) % gaborfilter定义,I为输入图像,Sx.Sy是变

本篇博客记录一下在matlab设计和在FPGA平台实现FIR滤波器的方法,平台是Xilinx的ZYNQ 参考: AMBA AXI-Stream Protocol Specification 使用matlab设计FIR滤波器 fdatool是matlab中专用的滤波器设计工具,在matlab中的命令行窗口直接输入fdatool即可(也可以用filterDesigner): 打开后的界面如下: 设置滤波器的参数,在界面的下半部 响应类型:也就是滤波器类型 设计方法:设计FIR滤波器和IIR滤波器的各

本文根据博客http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7870996 ,博客http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/22/2781945.html整理. 1.傅里叶变换 1) 简介 数字图像处理的方法主要分成两大部分:空域分析法和频域分析法.空域分析法就是对图像矩阵进行处理:频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域,从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理.频域分析法在图像

dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言         首先,我必须说一下,在此之前,

PCA的一些基本资料 最近因为最人脸表情识别,提取的gabor特征太多了,所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维. 本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维,但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波,这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多,如果图像稍微大一点,比如128*128的图像,那么直接提取的特征就会几十万,所以不降维的话直接用SVM训练分类器是非常困难的. 所以在这段时间我就学习了一下PCA降维的基本原理和使用方法,网上给出的

原文:http://blog.csdn.net/yao_zhuang/article/details/2532279 下载cvgabor.cpp和cvgabor.h到你的C/C++工程目录下 注:在我的资源中有改进过的cvgabor类 相关链接为:http://download.csdn.net/source/490114 特别注意:使用该类需要opencv库的支持,如何配置环境参见:http://www.opencv.org.cn/index.php/Template:Install 它有如下

时域下的一维Gabor滤波器: 可以将Gabor滤波器看作是两个输出两个相位的滤波器,分别在实数域和虚数域上. 实数域上滤波器为: 虚数域上滤波器为: 傅里叶变换为频域: 上述两个滤波器对频率敏感,为了获得一个对相位不敏感,而且对正弦输入无正面响应的响应,因此,通过计算两个滤波器输出的和的平方根来得到这样一个滤波器. 在频率域上,针对一个特定频率的响应能量只是傅里叶变换的能量.        上述式子为gaussian 函数,中心为fo,宽度比例为a. 频率带宽和峰值响应 峰值响应在频率为fo处

Schmid也是一种类Gabor图像滤波器,在这篇文章[1]中有详细推导和介绍. 一种更简洁的表达公式是: 当中,r为核半径,Z为归一化參数,τ和σ是比較重要的參数,在ReID提取TextFeature中,常常使用例如以下一系列參数: (2,1), (4,1), (4,2), (6,1), (6,2), (6,3), (8,1), (8,2), (8,3), (10,1), (10,2), (10,3), (10,4) 此外,还结合前面的Gabor滤波器,γ,θ,λ,σ的參数分别使用:(0.3,