图像处理之Gabor滤波器（C++）

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图像处理之Gabor滤波器（C++）

前言

Gabor滤波器是一个用于边缘提取的线性滤波器，其频率和方向表达与人类视觉系统类似，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，十分适合纹理特征分析。

一、Gabor滤波器原理

在空间域，一个二维的Gabor滤波器是一个正弦平面波和高斯核函数的乘积。前者是调谐函数，后者是窗口函数。因此，Gabor变换又称为窗口傅里叶变换（短时傅里叶变换），帮助我们更多的关心信号局部范围内的特征。

参数解释：

1. sigma(σ)：高斯函数的标准差，通常取2*PI
2. theta(θ)：滤波器的方向，单位为弧度，取值为（0、PI/4(45°)…）。
3. gamma(γ)：长宽比，决定Gabor函数图像的椭圆率（滤波器形状），一般取0.5。
4. psi(ψ)：相位偏移量，取值范围是-180°~180°,单位也是弧度，即[-PI,PI]。
5. lambda（λ）：滤波器的波长，通常大于等于2。
6. x、y的大小由gabor核的大小决定，一般xmax=kernel.width/2;ymax=kernel.height/2;
   xmin=-xmax;ymin=-ymax;

二、代码实现

1.代码实现

代码如下（示例）：

#include <iostream> #include <opencv.hpp> using namespace std; /* * @param cv::Size ksize 卷积核的大小 * @param double sigma 高斯函数标准差,一般取2*CV_PI * @param double theta Gabor核函数的倾斜角度 * @param double lambd 波长 * @param double gamma 长宽比,决定Gabor核函数的椭圆率,一般取0.5 * @param double psi 相位偏移量[-CV_PI,CV_PI] * @param int ktype 数据类型(CV_32F/CV_64F) */ cv::Mat GetGaborKernel(cv::Size ksize, double sigma, double theta, double lambd, double gamma, double psi, int ktype=CV_32F) { 
    cv::Mat kernel(ksize, ktype); double sigma_x = sigma; double sigma_y = sigma / gamma; double c = cos(theta), s = sin(theta); //确定卷积核函数的变化范围 int xmax = ksize.width / 2; int ymax = ksize.height / 2; int xmin = -xmax; int ymin = -ymax; CV_Assert(ktype == CV_32F || ktype == CV_64F); double ex = -0.5 / (sigma_x * sigma_x); double ey = -0.5 / (sigma_y * sigma_y); double cscale = CV_PI * 2 / lambd; double _x=0, _y=0; for (int y = ymin; y <= ymax; y++) { 
    for (int x = xmin; x <= xmax; x++) { 
    _x = x * c + y * s; _y =-x * s + y * c; double value = std::exp(ex * _x * _x + ey * _y * _y) * cos(cscale * _x + psi); if (ktype == CV_32F) kernel.at<float>(ymax - y, xmax - x) = (float)value; else kernel.at<double>(ymax - y, xmax - x) = value; } } return kernel; } int main() { 
    //读取图片 string filepath = "F://work_study//algorithm_demo//baby.jpg"; cv::Mat src = cv::imread(filepath, cv::IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { 
    std::cout << "imread error" << std::endl; return -1; } cv::Mat dst(src.size(), src.type()); //构造Gabor卷积核 cv::Mat kernel=myGetGaborKernel(cv::Size(5, 5), CV_PI/4, 1.0, 5.0, 0.5, -CV_PI / 2); //进行滤波 cv::filter2D(src, dst, CV_8UC1, kernel); //保存图片 imwrite("dst.bmp", dst); cv::waitKey(0); return 0; } 

2.结果展示

总结

本文介绍了Gabor原理以及C++实现的Gabor的过程。