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我正在尝试实现一个用于纹理图像分割的 gabor 过滤器。我在 MATLAB 中这样做并引用了 paper - A level set and Gabor-based Active Contour Algorithm for Segmenting Textured Images 中的概念
我在下面突出显示相关部分:2D gabor 函数给出为
在哪里
跨度限制正弦光栅的频率由F给出,其方向由Theta指定。 Sigma 是尺度参数。该滤波器用于图像,由于 gabor 滤波器由虚部组成,因此得到 Gabor 变换,如下所示。
其中,GR和GI是用图像u0卷积得到的实部和虚部。我需要在 MATLAB 中编写这部分代码,并针对 theta、F 和 sigma
的不同值生成 Gabor 变换 图像我的代码
clc;clear all;close all;
sigma=.0075;
m_size=7;
theta=pi/4;
F=60;
[real_g,im_g]=gabor(m_size,sigma,F,theta);
//My Gabor function
function [real_g,im_g] = gabor(m_size,sigma,F,theta)
[x,y]=meshgrid(1:m_size,1:m_size);
real_g = zeros(m_size);
im_g = zeros(m_size);
g_sigma = zeros(m_size);
for i=1:size(x,1)
for j=1:size(y,1)
g_sigma(i,j) = (1./(2*pi*sigma^2)).*exp(((-1).*(i^2+j^2))./(2*sigma^2));
real_g(i,j) = g_sigma(i,j).*cos((2*pi*F).*(i.*cos(theta)+j.*sin(theta)));
im_g(i,j) = g_sigma(i,j).*sin((2*pi*F).*(i.*cos(theta)+j.*sin(theta)));
end
end
我的输出
>> real_g
real_g =
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
>> im_g
im_g =
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
我的 gabor 过滤器完全错误。你们能帮我构建正确的 gabor 滤波器吗?请注意,参数和公式的数据取 self 已经提到的论文。
任何帮助将不胜感激。 PS 如果有人需要论文,我也可以邮寄。谢谢。
最佳答案
希望以下代码对您的工作有所帮助。它演示了如何使用具有不同 theta 的 Gabor 滤波器来转换图像(如图所示)。干杯。
% get image
u0=double(imread('cameraman.tif'));
% initialize parameters
sigma = 3;
m_size = 7;
F = 1;
m_size_halfed = round((m_size-1)/2);
% make up some thetas
thetas=0:pi/5:pi;
% loop through all thetas
for i = 1:numel(thetas)
theta = thetas(i);
% setup the "gabor transform"
[x,y]=meshgrid(-m_size_halfed:m_size_halfed,-m_size_halfed:m_size_halfed);
g_sigma = (1./(2*pi*sigma^2)).*exp(((-1).*(x.^2+y.^2))./(2*sigma.^2));
real_g = g_sigma.*cos((2*pi*F).*(x.*cos(theta)+y.*sin(theta)));
im_g = g_sigma.*sin((2*pi*F).*(x.*cos(theta)+y.*sin(theta)));
% perform Gabor transform
u_0sft=sqrt(conv2(u0,real_g,'same').^2+conv2(u0,im_g,'same').^2);
subplot(1,numel(thetas)+1,i+1)
imagesc(u_0sft);
colormap('gray'); axis image; axis off;
title(sprintf('theta:%1.1f',theta));
end
% visualize image
subplot(1,numel(thetas)+1,1)
imagesc(u0);
colormap('gray'); axis image; axis off;
title('original');
关于image - 基于 Gabor 的纹理分割,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22414345/
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