Каковы различия между этими двумя функциями фильтра Габора

16

Мне нужно улучшить видимость вен на изображениях дорсальной кисти в моем проекте. Я использую два разных четно-симметричных банка фильтров Габора, чтобы улучшить видимость вен.

Первый банк состоит из этих функций Габора:

Gmke(x,y)=γ2πσ2exp{12(xθ+γ2yθ2σ2)}×(cos(2πf0xθ)exp(υ22))

Второй банк состоит из следующих:

Gmke(x,y)=exp{12(xθ+γ2yθ2σ2)}×cos(2πf0xθ)

где - индекс шкалы, k - индекс ориентации, f θ - центральная частота фильтра, σ - стандартное отклонение (часто называемое масштабом), γ - коэффициент сжатия эллиптической гауссовой огибающей, υ - коэффициент, определяющий отклик постоянного тока. , x θ = ( x cos θ + y sin θ ) и y θ = ( - x sin θ + y cos θ ) являются повернутыми версиями xmkfθσγυxθ=(xcosθ+ysinθ)yθ=(xsinθ+ycosθ)xи координаты.y

Я закодировал эти фильтры в MATLAB, у меня нет проблем с кодированием. Но я не могу понять основную разницу между этими двумя функциями Габора.

saglamp
источник
Как определяется V?
Вино
Простите за поздний ответ. υ=2ln2/ββ=(2Δω1)/(2Δω+1)ΔωΔω([1,1.5])

Ответы:

5

В зависимости от местоположения пика и масштаба двух осей гауссовой огибающей фильтр может иметь большой отклик постоянного тока. Популярный подход для получения отклика с нулевым постоянным током состоит в том, чтобы вычесть выходной сигнал фильтра нижних частот Гаусса, что и делает первый из этих двух. В случае изображений, если отклик DC не удаляется, фильтр будет реагировать на абсолютную интенсивность изображения.

Этот урок дает немного больше деталей.

TDC
источник
Спасибо за ответ и учебник. Я прочитал учебник, но я все еще не понимаю «абсолютную интенсивность изображения». Мне нужно больше информации о разнице между вычтенным фильтром Габора и DC-ответом. Например, мне интересно, что если мы посмотрим на свертку обоих фильтров на одном изображении, что будет отличаться в этих результатах?
saglamp
0

В дополнение к упомянутой разнице компонентов постоянного тока (где обычно v ^ 2 = сигма ^ 2). Первая формула имеет нормализованный гауссовский коэффициент из-за первого коэффициента, хотя я не уверен, насколько часто используется нормализующая часть волновой функции, поскольку она не включает функции вероятности.

jiggunjer
источник