26、图像检测与质量评估技术解析

图像检测与质量评估技术解析

1. Gabor金字塔系统的目标检测算法

1.1 Gabor金字塔系统概述

Gabor金字塔系统旨在利用生理上合理的Gabor分解以及多分辨率与Gabor特征之间的尺度对应关系，实现对输入图像中存储的模型目标图像的有效快速检测。其基本流程如下：
1. 准备一张灰度自然输入图像 (I)，尺寸为 (w×h) 像素。
2. 使用 ([1/2]^l)（(l = 0, …, 4)）对图像 (I) 进行下采样，将下采样后的图像存储为 (DS_l)，其中 (l = 0) 表示原始图像大小。
3. 从图像 (I) 中裁剪出一个 (100×100) 像素的图像 (M)，该图像中心需有一个单一目标。
4. 在图像 (M) 的中心提取单一特征 (J_{l’}^{M} = { J_{l’,r}^{M} }_{r = 0,1…,7}) ，用于 (l’) 空间频率（(l’ = 0, …, 4)），该特征定义为图像与一组Gabor小波变换的卷积。

Gabor滤波器响应 (J) 通常由以下公式给出：
[
J = \int z’ \psi(z - z’) I(z’) dz’ \tag{1}
]
[
\psi(z) = \exp(-\frac{z^2}{2\sigma^2}) \exp(ikz) \exp(-\frac{k^2 \sigma^2}{2}) \tag{2}
]
其中，(\sigma = 2\pi) 用于近似初级视觉皮层中观察到的感受野形状。波向量参数化如下：
[
\vec{k} {l,r} = (k {l,r,x}, k