https://en.wikipedia.org/wiki/G%C3%A1bor Gabor filter:a linear filter used in image processing一种线性滤波器(与卷积的区别?) In image processing, a Gabor filter, named after Dennis Gabor, is a linear filter used for texture analysis, which means that it basically…

实现gabor filter的滤波       图像纹理对于航空遥感图片.织物图案.复杂自然风景和动植物都适合.这里我采用遥感图片.织物图案和钢铁表面来做,并和canny图片进行一定的对比.     遥感图像 编织物 相比较canny算法(或者自适应canny)来说,gabor的确在全局的特征显示上面有所优势,特别是在明暗变化的地方显示较好. gabor最重要的是实现了图像的方向滤波,比如这个图,它的那个干扰线就被去掉了,非常nice 但是如何选择这样的方向,依然是问题.   来自为知笔记(Wi…

介绍 我们已经知道,傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后,图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具.Figure 1: A sinusoid and it's Fourier spectrum 如何生成一个Gabor滤波器 在二维空间中,使用一个三角函数(如正弦函数)与一个高斯函数叠加我们就得到了一个Gabor滤波器[1],如下图. Fi…

朱金华  jinhua1982@gmail.com   2014.08.09 本文參考http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38460861的描写叙述基于opencv实现Gabor核. 本文是Gabor特征提取三部分之二: [1]CVPR读书笔记[4]:Gabor特征提取之Gabor核 http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38460861 [2] CVPR读书笔记[5]:Ga…

D.Gabor 1946年提出 窗口Fourier变换,为了由信号的Fourier变换提取局部信息,引入了时间局部化的窗函数. 由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号,所以,现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换,这个变换又称为Gabor变换. 1) Gabor优点 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…

Computer Vision Tutorials Search Primary Menu Skip to content Tutorials Search for:   Gabor Filters : A Practical Overview April 27, 2014 krishnamurthyj 5 Comments In this tutorial, we shall discuss Gabor filters, a classic technique, from a practica…

0. gabor 基本原理 1. matlab 内置对 gabor 的支持 gabor:Create Gabor filter or Gabor filter bank g = gabor(wavelength,orientation) g = gabor([5, 10], [0, 90]); figure; for p = 1:length(g), subplot(2, 2, p); imshow(g(p).SpatialKernel, []); lambda = g(p).Wavelengt…

1.spatialgabor.m描述gabor函数 % SPATIALGABOR - applies single oriented gabor filter to an image%% Usage:%  [Eim, Oim, Aim] =  spatialgabor(im, wavelength, angle, kx, ky, showfilter)%% Arguments:%         im         - Image to be processed.%         wavel…

本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积.并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用. 一.什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科) 在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器.Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似.研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离.在空间域中,一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数. 还有,生物学实验发现,Gabor滤波器可以很好地近似单细胞的感受野函数(光强刺激下的传递函数),…

在机器视觉中,gabor feature是一种比较常见的特征,因为其可以很好地模拟人类的视觉冲击响应而被广泛应用于图像处理, gabor feature 一般是通过对图像与gabor filter做卷积而得到,gabor filter定义为高斯函数与正弦函数的乘积,其表达式如下: g(x,y:λ,θ,ψ,σ,γ)=exp(−x′2+γ2y′22σ2)exp(i(2πx′λ+ψ)) 上面的式子可以通过三角函数展开: 实数部分: R(g(x,y:λ,θ,ψ,σ,γ))=exp(−x′2+γ2y′22…

转自:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7882443 方式一: function result = gaborKernel2d( lambda, theta, phi, gamma, bandwidth) % GABORKERNEL2D % Version: 2012/8/17 by watkins.song % Version: 1.0 %   Fills a (2N+1)*(2N+1) matrix with the value…

https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/49642397 https://github.com/xuewenyuan/Gabor_Visualization https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/49642397 第三种 使用的第三种gabor模型: 代码opencv实现 #include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/…

本文根据博客http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7870996 ,博客http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/22/2781945.html整理. 1.傅里叶变换 1) 简介 数字图像处理的方法主要分成两大部分:空域分析法和频域分析法.空域分析法就是对图像矩阵进行处理:频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域,从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理.频域分析法在图像…

# -*- coding: utf-8 -*- #2018-2-19 14:30:30#Author:Fourmi_gsj import cv2 import numpy as np import pylab as pl from PIL import Image import skimage.io as io from skimage import data_dir,data,filters,color,morphology import matplotlib.pyplot as plt fr…

Facebook事实上已开始在平台中支持360度全景视频的流播,但公司对此并不满足.其工程师更是基于锥体几何学设计出了一套全新的视频编码,号称最高能将全景视频的文件大小减少80%.(VR最新突破:全景视频压缩率达80%,即将普及爆发) 1.Facebook开源了其将2:1球模型视频转换成立方体模型的代码 https://github.com/facebook/transform README: # Transform Transform video in equirectangular proj…

自定义fieldType时,通常还会用到filter.filter必须跟在tokenizer或其它filter之后.如: <fieldType> <analyzer> <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/> <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory" /> </analyzer> </fieldT…

原文链接:CSS3 filter(滤镜) 属性 效果预览 filter: grayscale(100%); 定义和使用 filter 属性定义了元素(通常是<img>)的可视效果(例如:模糊与饱和度). 默认值 none 继承 no 动画支持 是.详细可查阅 CSS 动画 版本 CSS3 浏览器支持 表格中的数字表示支持该方法的第一个浏览器的版本号. 紧跟在数字后面的 -webkit- 为指定浏览器的前缀. 属性 filter 18.0 -webkit- 不支持 35.0 6.0 -webki…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

1 上采样与下采样 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个: 使得图像符合显示区域的大小 生成对应图像的缩略图 下采样原理:对于一幅图像I尺寸为M*N,对其进行s倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像,当然s应该是M和N的公约数才行,如果考虑的是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpo…

图像质量客观评价指标 在做红外图像细节增强算法研究时,很重要一点就是要对经过算法处理的图像结果进行评价,分成两种评价方法.一种是视觉效果评价:主观的人眼观察,主要是通过观察者能否看到更多图像细节,给人的感觉是否真实自然,与其他算法处理的图像的亮度和对比度的比较.在论文中的呈现方式,就是把各个算法的处理结果和原图一起呈现给观察者,再对图像某一具体区域进行详细分析,如图像中的文字,黑暗区域,栏杆树木和建筑物等细节信息进行比较,看那种算法的结果更清晰,暴露出更多的细节.当然咯,主观评价方式往往取决于观…

医学图像识别的问题 如果将CNN应用于医学图像,首要面对的问题是训练数据的缺乏.因为CNN的训练数据都需要有类别标号,这通常需要专家来手工标记.要是标记像ImageNet这样大规模的上百万张的训练图像,简直是不可想象的. 因为CNN的参数多,必须依靠大规模的训练数据才能防止过度拟合(Over Fitting).在数据量少的情况下,有两种解决方案:一个叫Data Augmentation.就是依赖现有的图像,通过旋转,平移,变形等变化,产生更多的图像.二是使用转移学习(Transfer Learn…

[原文]    浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划     关于最新的 Hinton 的论文 Dynamic Routing Between Capsules,参见 https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/251241736. 最近一次更新 17-10-11 11:00 (UTC+8).改善了一些表述,在无监督学习部分加入了'Tufas' 相关内容,以及视觉皮层的结构. 上一次更新 17-09-22 15:00 (按中国时间…

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头…

本篇介绍卷积层的线性部分 一.与全连接层相比卷积层有什么优势? 卷积层可以节省参数,因为卷积运算利用了图像的局部相关性——分析出一小片区域的特点,加上Pooling层(汇集.汇聚),从附近的卷积结果中再采样选择一些高价值的信息,让特征向少而精的方向前进. 全连接层相当于考虑全局(整张图像)的特征 二.卷积的另一种解释 傅里叶变换:将数据从空间域的展示形式转变到频率域的形式. 理解:图像比作一道做好的菜,傅里叶变换就是找出这道菜具体 的配料及各种配料的用量. 图像中,低频信息是大体轮廓(整体),高…

0. 基本概念 AWG:Additive White(zero-mean) Gaussian,可加白噪声: AWGN:Additive White(zero-mean) Gaussian Noise 将某一均值为 0 方差为大小的噪声序列,加到原始信号和传递函数卷积后的结果上, N, L AWG = sigma*randn(N+L-1, 1); y_hat = conv(y, h) + AWG 1. 滤波器设计 Lowpass Digital Differentiators 2. Gabor 滤…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/80308245 Inception v1 / GoogLeNet:Going Deeper with Convolutions 摘要:我们提出了一个名为Inception的深度卷积神经网络架构,它是ILSVRC 2014的冠军.Inception的最大特点是:通过精心设计,使得网络在计算…

原文出处: 黄博文 如果我要新建一个java的项目,那么有两个类库是必备的,一个是junit,另一个是Guava.选择junit,因为我喜欢TDD,喜欢自动化测试.而是用Guava,是因为我喜欢简洁的API.Guava提供了很多的实用工具函数来弥补java标准库的不足,另外Guava还引入了函数式编程的概念,在一定程度上缓解了java在JDK1.8之前没有lambda的缺陷,使使用java书写简洁易读的函数式风格的代码成为可能. 下面就简单的介绍下Guava中的一些体现了函数式编程的API. F…

滤镜称得上是SVG最强大的功能了,它允许你给图形(图形元素和容器元素)添加各种专业软件中才有的滤镜特效.这样你就很容易在客户端生成和修改图像了.而且滤镜并没有破坏原有文档的结构,所以维护性也很好.      滤镜用filter元素定义:需要使用的时候,在需要滤镜效果的图形或容器上添加filter属性,引用相关滤镜即可.      滤镜元素包含很多的滤镜原子操作:每个原子操作在传入的对象上执行一个基本的图形操作,并产生图形输出.大多数的原子操作生成的结果基本都是一个RGBA图片.每个原子操作的输入…

Spark Streaming Spark Streaming 是Spark为了用户实现流式计算的模型. 数据源包括Kafka,Flume,HDFS等. DStream 离散化流(discretized stream), Spark Streaming 使用DStream作为抽象表示.是随时间推移而收到的数据的序列.DStream内部的数据都是RDD形式存储, DStream是由这些RDD所组成的离散序列. 编写Streaming步骤: 1.创建StreamingContext // Creat…

<使用面部图像分析软件诊断内分泌和遗传疾病:回顾,当前研究结果以及未来展望> Abstract 库欣综合征(CS)和肢端肥大症普遍是在发病后几年才能被诊断出的内分泌疾病.现在需要新的诊断方法,提高医生的认识.脸部分类技术是最近在初步研究中被引入的针对CS和肢端肥大症诊断的一种有前途的工具.它也被用来对各种遗传综合征进行分类通过使用常规面部照片.作者提出了该技术的基本解释,回顾了在医学中使用该技术的现有文献,并探讨未来可能的发展.本文的这种技术已经应用于以前的正脸和侧脸的标准化图片的分类研究中.…