Quali sono le differenze tra queste due funzioni del filtro Gabor

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Ho bisogno di migliorare la visibilità delle vene sulle immagini delle vene delle mani dorsali nel mio progetto. Uso due diversi banchi di filtri Gabor anche simmetrici per migliorare la visibilità delle vene.

Il primo banco è costituito da queste funzioni gabor:

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}))

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

La seconda banca è composta da questi:

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})

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

dove è l'indice di scala, è l'indice di orientamento, è la frequenza centrale del filtro, è la deviazione standard (spesso chiamata scala), è il rapporto di aspetto dell'inviluppo gaussiano ellittico, è il fattore che determina la risposta CC , e sono versioni ruotate di $m$ $k$ $f_\theta$ $\sigma$ $\gamma$ $\upsilon$ $x_\theta=(x\cos\theta+y\sin\theta)$ $y_\theta=(-x\sin\theta+y\cos\theta)$ $x$ e coordinate . $y$

Ho codificato questi filtri in MATLAB, non ho alcun problema con la codifica. Ma non riesco a capire la differenza di fondo tra queste due funzioni gabor.

image-processing filter-design

— saglamp
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Come viene determinato v?

— vini

Scusa per il ritardo nella risposta.

dove

.

rappresenta la banda di frequenza con in ottave che si propone che vi sia un intervallo significativo nella larghezza di banda (

)

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])

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

— saglamp

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A seconda della posizione del picco e della scala dei due assi dell'inviluppo gaussiano, il filtro può avere una risposta DC elevata. Un approccio popolare per ottenere una risposta DC zero è quello di sottrarre l'output di un filtro gaussiano passa basso, che è quello che fa il primo di questi due. Nel caso delle immagini, se la risposta CC non viene rimossa, il filtro risponderà all'intensità assoluta dell'immagine.

Questo tutorial fornisce ulteriori dettagli.

— tdc
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Grazie per la risposta e il tutorial. Ho letto il tutorial ma sono ancora confuso su "l'intensità assoluta dell'immagine". Ho bisogno di ulteriori informazioni sulla differenza tra il filtro Gabor sottratto risposta DC e non sottratto. Ad esempio, mi chiedo che se osserviamo la convoluzione di entrambi i filtri sulla stessa immagine, cosa sarà diverso in questi risultati?

— saglamp,

0

Oltre alla differenza del componente DC menzionata (dove in genere v ^ 2 = sigma ^ 2). La prima formula ha un gaussiano normalizzato a causa del primo coefficiente, anche se non sono sicuro di quanto sia normale utilizzare una parte della funzione d'onda, poiché non comporta funzioni di probabilità.

— jiggunjer
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