这两个Gabor滤波器功能之间有什么区别

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我需要在项目中增强手背静脉图像上静脉的可见性。我使用两个不同的偶数对称Gabor滤波器组来改善静脉可见度。

第一库由以下gabor函数组成：

G_{m k}^{e} (x, y) = \frac{γ}{2 π σ^{2}} \exp {- \frac{1}{2} (\frac{x_{θ} + γ^{2} y_{θ}^{2}}{σ^{2}})} \times (\cos (2 π f_{0} x_{θ}) - \exp (- \frac{υ^{2}}{2}))

$G^\mathit{e}_\mathit{mk}(x,y)=\dfrac{\gamma}{2\pi\sigma^2}\exp\Bigg\{-\frac{1}{2}\left(\dfrac{x_\mathit{\theta}+\gamma^2y_\mathit{\theta}^2}{\sigma^2}\right)\Bigg\}\times \left(\cos(2\pi f_\mathit{0}x_\mathit{\theta})-\exp(-\dfrac{\upsilon^2}{2})\right)$

第二银行包括以下这些：

G_{m k}^{e} (x, y) = \exp {- \frac{1}{2} (\frac{x_{θ} + γ^{2} y_{θ}^{2}}{σ^{2}})} \times \cos (2 π f_{0} x_{θ})

$G^\mathit{e}_\mathit{mk}(x,y)=\exp\Bigg\{-\frac{1}{2}\left(\dfrac{x_\mathit{\theta}+\gamma^2y_\mathit{\theta}^2}{\sigma^2}\right)\Bigg\}\times \cos(2\pi f_\mathit{0}x_\mathit{\theta})$

其中是比例索引，是取向指数，为滤波器中心频率，是标准偏差（通常称为刻度），是所述椭圆高斯包络的高宽比，是因子确定DC响应，和是旋转的版本 $m$ $k$ $f_\theta$ $\sigma$ $\gamma$ $\upsilon$ $x_\theta=(x\cos\theta+y\sin\theta)$ $y_\theta=(-x\sin\theta+y\cos\theta)$ $x$ 和坐标。 $y$

我已经在MATLAB中对这些过滤器进行了编码，编码方面我没有任何问题。但是我无法理解这两个gabor函数之间的根本区别。

image-processing filter-design

— saglamp
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v是如何确定的？

— vini 2012年

υ = \sqrt{2 l n 2 / β}

$\upsilon=\sqrt{2ln2/\beta}$

β = (2^{Δ ω} - 1) / (2^{Δ ω} + 1)

$\beta=(2^{\Delta\omega}-1)/(2^{\Delta\omega}+1)$

Δ ω

$\Delta\omega$

Δ ω (\in [1, 1.5])

$\Delta\omega(\in [1, 1.5])$

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根据峰的位置和高斯包络线的两个轴的比例，滤波器可能具有较大的直流响应。获得零直流响应的一种流行方法是减去低通高斯滤波器的输出，这是这两者中第一个所做的。对于图像，如果不消除直流响应，则滤波器将响应图像的绝对强度。

本教程提供了更多细节。

— tdc
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感谢您的回答和教程。我已经阅读了该教程，但对于“图像的绝对强度”仍然感到困惑。我需要更多有关DC响应减去Gabor滤波器与未减去1之间的差异的信息。例如，我想知道如果我们查看同一图像上两个滤波器的卷积，这些结果有什么不同？

— saglamp 2012年

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除了提到的DC分量差异（通常，v ^ 2 = sigma ^ 2）。由于第一个系数，第一个公式具有归一化的高斯，尽管我不确定波动函数的使用归一化部分有多少，因为它不涉及概率函数。

— 吉贡杰
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