python实现gabor滤波器提取纹理特征 提取指静脉纹理特征

原文作者：aircraft

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参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/xue_wenyuan/article/details/51533953

　　　　　https://blog.youkuaiyun.com/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

 

参数介绍：

方向（θ）：这个参数指定了Gabor函数并行条纹的方向，它的取值为0到360度

 

波长（λ）：它的值以像素为单位指定，通常大于等于2.但不能大于输入图像尺寸的五分之一。

 

相位偏移（φ）：它的取值范围为-180度到180度。其中，0he180度分别对应中心对称的center-on函数和center-off函数，而-90度和90度对应反对称函数。