gabor特征

最新推荐文章于 2025-07-14 16:07:57 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： gabor 纹理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wh__zz/article/details/19349239
本文探讨了Gabor变换作为图像处理技术的核心作用，重点介绍了如何将其应用于人脸识别和对象分类。通过分析局部Gabor二进制模式直方图序列（LGBPHS）等方法，展示了Gabor特征在不同场景下的表现。此外，文中还提出了一种结合颜色Gabor、LBP和PHOG的新型描述符GLP，用于对象和场景图像的分类。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

gabor特征


gabor变换实际上加窗的Fourier变换，是将空间域x，y转为方向和尺度。

gabor特征是一种大尺度的特征（相对于LBP和Haar特征），即其描述的是某方向，某尺度的图像的纹理特征。


参考文献：

Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence (LGBPHS): A Novel Non-Statistical Model for Face Representation and Recognition

Novel Color Gabor-LBP-PHOG (GLP) Descriptors for Object and Scene Image Classification


我对gabor小波的认识
YanMY2012的专栏（若有侵犯，请您指出，我会删档）
10-19 2万+
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小波对于图像的边缘敏感，能够提供良好的方向选择和尺度选择特性，而且对于光照变化不敏感,能够提供对光照变化良好的适应性。上述特点使Gabor小波被广泛应用于视觉信息理解。二维Gabor小波变换是在时频域进行信
图像特征— —Gabor特征
Sin_Geek成长の迹
09-25 2万+
Gabor变换属于加窗傅立叶变换，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小波对于图像的边缘敏感，能够提供良好的方向选择和尺度选择特性，而且对于光照变化不敏感,能够提供对光照变化良好的
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Gabor特征
南方以北
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Gabor 特征总结 http://mengqi92.github.io/2015/10/11/gabor/ 纹理分割(一)Gabor滤波器学习 从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 https://blog.youkuaiyun.com/feiyanjia/article/details/81460941 https://blog.csdn....
opencv笔记(10)：Gabor特征
听说你爱吃芒果
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特征提取之Gabor特征 Gabor函数可以在频率不同尺度、不同方向上提取相关的特征，Gabor变换是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况。实质上Gabor变换就是对图像进行卷积操作，其中Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数，分为实部和虚部，实部滤波可以平滑图像，虚部滤波可以边缘检测。 1.二维Gabor函数的数学表达式 Gabor滤波器是带通滤波器，为
gabor特征 gabor滤波器
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Gabor特征综述
01-21
该PPT为多媒体安全技术课程中gabor特征综述，有综述和纹理特征提取实验。
Gabor 特征总结
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08-28 315
http://mengqi92.github.io/2015/10/11/gabor/ 转载于:https://www.cnblogs.com/youngvoice/p/11422230.html
Gabor滤波器为什么能实现频率域加窗
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12-04 1977
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03-04
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04-24
输入： 选择要进行gabor滤波的图片路径，默认图片格式为:.bmp. 输出： 默认是5个尺度，8个方向。所以共有40次卷积结果。 每次卷积后将结果拉成一维向量，再将每次卷积结果串起来。
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09-02
gabor算法技术资料（打包下载）， 一些论文及算法。
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10-13 1万+
Abstract—本文主要讲解Gabor特征在人脸识别中的使用。       在此不讲Gabor滤波器的原理，网上有很多博客已经介绍了大量关于Gabor滤波器。此文讲下提取出来后的Gabor滤波器的处理。       通常我们使用的Gabor滤波器有8个方向，5个尺度，这些参数都可以调节。Gabor滤波器分为实数部分和虚数部分，如图1所。图1a为实数部分，图1b为虚数部分。 图1a Gab
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Gabor滤波器，也被称为Gabor小波，是一种用于信号处理的带通滤波器，由Harish Chandra Gabor在1946年提出。其构造灵感来源于人眼视觉系统对图像纹理细节的处理能力。在图像处理中，Gabor滤波器可以看作是复数域中的二维高斯核函数与复数指数函数的乘积，其表达式如下：G(x, y;其中(x', y')是坐标(x, y)经过旋转和缩放后的结果，λ是波长，θ是滤波器方向，ψ是相位偏移，σ是高斯函数的标准差，而γ是空间纵横比（或称为宽高比）。
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01-07 2903
以Dennis Gabor命名的Gabor滤波器是一种线性滤波器，在无数的图像处理应用中用于边缘检测、纹理分析、特征提取等。一些哺乳动物的视觉皮层中的某些细胞的特征可以用这些滤波器来近似描述。这些滤波器已被证明在空间和频率域都具有最佳的定位特性，因此很适合用于纹理分割问题。Gabor滤波器是特殊类别的带通滤波器，也就是说，它们允许某个 "带 "的频率，而拒绝其他的频率。一个Gabor滤波器可以被看作是一个具有特定频率和方向的正弦信号，由高斯波调制。一个这样的二维Gabor滤波器如图1所示。
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前言 上篇文章中，讲述了语音识别技术中的DTW算法，DTW算法是用于模板匹配的。这篇文章我们将介绍人脸识别中的Gabor特征提取算法，Gabor算法是用在特征提取阶段。我们在这里对比一下语音识别的流程图和人脸识别技术的流程图，以便学习总结。 下图是基于DTW算法的语音识别技术的流程图： 下图是基于Gabor特征提取算法和SVM分类器的人脸检测与识别流程图，其中包括测试过程与训练过程。 Gabor...
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