【图像增强】基于gabor滤波器实现指纹增强含Matlab源码

2024-06-04 08:28:27

1 简介

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小波对于图像的边缘敏感，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,能够提供对光照变化良好的适应性。上述特点使Gabor小波被广泛应用于视觉信息理解。

Gabor滤波器和脊椎动物视觉皮层感受野响应的比较：第一行代表脊椎动物的视觉皮层感受野，第二行是Gabor滤波器，第三行是两者的残差。可见两者相差极小。Gabor滤波器的这一性质，使得其在视觉领域中经常被用来作图像的预处理。

2) Gabor定义

① 具体窗函数――Gaussaion的 Gabor变换定义式

Gabor变换的基本思想：把信号划分成许多小的时间间隔，用傅里叶变换分析每一个时间间隔，以便确定信号在该时间间隔存在的频率。其处理方法是对f(t)加一个滑动窗，再作傅里叶变换。

② 窗口的宽高关系

经理论推导可以得出：高斯窗函数条件下的窗口宽度与高度，且积为一固定值。

3) 离散Gabor变换的

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