眼底视网膜血管增强方法(二)Gabor滤波

本文介绍了Gabor滤波作为视网膜血管增强的方法,通过结合Gabor变换的局部频率和时域信息特性,对眼底图像进行处理,尤其适合于边缘检测。二维Gabor滤波器在保持空间位置和方向选择性的同时,对光照变化不敏感,因此在眼底图像特征提取中有良好表现。文章展示了不同尺度下Gabor滤波增强的眼底血管效果。

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眼底视网膜血管增强方法(二)Gabor滤波

傅里叶变换自提出后被广泛地运用于信号、图像领域,但傅里叶变换是在整个时域进行分析,其变换到频域后丢失了原来的时域信息。对一整副图像进行傅里叶变换后,我们只能得到整副图像的频率分布情况,但很多时候我们是关心图像的局部频率分布,像边缘部分,这时傅里叶就无能无力了。为了使傅里叶具有局部特性,D.Gabor在1946年提出窗口傅里叶变换,即gabor变换。

Gabor变换的定义

为了同时获取信号的频域和时域信息,一个直观的做法就是给信号加一个窗函数,则此时傅里叶变换只对窗函数覆盖下的部分信号起作用,由此即可获得了局部信号的频域信息。
设f为具体函数,并且f(x)∈L2(R),则窗口傅里叶变换(WFT)定义为

WFTf(w,b)=f(t)W(tb)¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯ejwtdt

式中,W(t)为某一选定的窗函数。当W(t)为高斯函数时,则此时WFT就称为Gabor变换
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