Apa perbedaan antara kedua fungsi filter Gabor ini

16

Saya perlu meningkatkan visibilitas vena pada gambar vena tangan di proyek saya. Saya menggunakan dua filter Gabor gen bahkan simetris yang berbeda meningkatkan visibilitas vena.

Bank pertama terdiri dari fungsi gabor ini:

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{{kamu}^{2}}{2}))

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

Bank kedua terdiri dari yang ini:

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})

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

di mana adalah indeks skala, adalah indeks orientasi, adalah frekuensi pusat filter, adalah standar deviasi (sering disebut skala), adalah rasio aspek amplop Gaussian elips, adalah faktor yang menentukan respon DC , dan adalah versi rotasi dari $m$ $k$ $f_\theta$ $\sigma$ $\gamma$ $\upsilon$ $x_\theta=(x\cos\theta+y\sin\theta)$ $y_\theta=(-x\sin\theta+y\cos\theta)$ $x$ dan koordinat . $y$

Saya telah mengkodekan filter-filter ini di MATLAB, saya tidak memiliki masalah dalam pengkodean. Tetapi saya tidak dapat memahami perbedaan mendasar antara kedua fungsi gabor ini.

image-processing filter-design

— saglamp
sumber

Bagaimana v ditentukan?

— vini

Maaf atas keterlambatan respons.

mana

.

mewakili bandwidth frekuensi dalam oktaf yang diusulkan bahwa ada kisaran yang signifikan dalam bandwidth (

)

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

5

Bergantung pada lokasi puncak dan skala dua sumbu amplop Gaussian, filter mungkin memiliki respons DC yang besar. Pendekatan populer untuk mendapatkan respons DC nol adalah dengan mengurangi output dari filter Gaussian low-pass, yang merupakan apa yang pertama dari keduanya. Dalam hal gambar, jika respons DC tidak dihapus, filter akan merespons intensitas absolut gambar.

Ini Tutorial memberikan sedikit lebih banyak detail.

— tdc
sumber

Terima kasih atas jawabannya dan tutorialnya. Saya telah membaca tutorialnya tetapi saya masih bingung tentang "intensitas absolut gambar". Saya perlu informasi lebih lanjut tentang perbedaan antara respons DC dikurangi filter Gabor dan tidak dikurangi satu. Sebagai contoh, saya bertanya-tanya bahwa jika kita melihat konvolusi kedua filter pada gambar yang sama, apa yang akan berbeda dalam hasil ini?

— saglamp

0

Selain perbedaan komponen DC yang disebutkan (di mana biasanya v ^ 2 = sigma ^ 2). Rumus pertama memiliki gaussian yang dinormalisasi karena koefisien pertama, meskipun saya tidak yakin berapa banyak menggunakan bagian normalisasi dari fungsi gelombang, karena tidak melibatkan fungsi probabilitas.

— jiggunjer
sumber