基于最优Gabor滤波与局部二值模式的物体表面缺陷检测

通过对物体表面缺陷的研究,提出一种新的缺陷检测方法。该方法首先利用Gabor滤波器组得到多尺度多方向的滤波图像,通过代价函数选取缺陷与非缺陷局部反差最大的图像通道作为最优滤波通道,在最优通道上用LBP算子进一步提取局部特征,最后用支持向量机对其进行分类检测。该方法应用于织布瑕疵和钕磁铁表面缺陷检测,与传统的Gabor滤波器等表面缺陷检测方法相比,具有更高的检测率。     

AFM显微图像Gabor滤波增强

提出了多尺度多方向Gabor滤波自适应融合的图像增强方法.使用特定不同方向不同尺度的Gabor滤波器与图像卷积,卷积图像进行规格化,通过取极小值和平均值对多通道图像Gabor滤波结果进行自适应融合,得到增强图像.将其用于原子力显微镜(AFM)显微图像增强,能有效消除阴影和噪声,获得了良好效果.     

基于Gabor小波和神经网的人脸检测

论文提出了一种基于Gabor滤波特征和的正面人脸检测方法。算法首先利用了Gabor滤波器的良好的空间位置与方向的选择特性,采用了四种方向的Gabor滤波器提取人脸样本图像特征并送入神经网路进行训练。实验结果证明该方法行是十分有效的。     

指纹图像质量综合评估方法

提出一种基于3个评估因子(前景比重、Gabor滤波特征值和指纹图像中心点位置)的指纹图像综合评估方法.为此,先将指纹图像分成若干ω×ω图块,计算每一图块内各像素的方向数并由此得出相关参数决定前景比重因子;再对每一图块进行8方向Gabor滤波,计算滤波结果的方差而得到Gabor滤波特征值因子;根据指纹图像相邻图块方向变化得到中心点位置因子;加权平均3个评估因子得到指纹图像质量评估结果.实验证明,该方法能准确有效地评估指纹图像的质量.     

基于Gabor小波与HOG特征的目标检测方法

针对传统的HOG目标识别方法,提出一种通过Gabor滤波融合后的进行HOG特征提取的目标检测方法。为了提高HOG特征提取信息的有效性,首先用Gabor对目标图像做了预处理,其预处理过程是针对图像Gabor特征的在尺度和方向上进行融合,形成一幅Gabor图像。为了有效提取全局的Gabor图像纹理、轮廓信息,将该图像分为大小相同且重叠的块,分别对每个块进行统计,最后用RealAdaboost级联方法对目标和非目标样本进行学习,并对测试序列进行分类。结果表明,基于梯度的Gabor预处理技术能提高目标特征提取性能。与传统的HOG目标识别的方法比较,该方法在目标图像受到干扰的情况(遮挡、重叠等)下,监测效果明显优越。     

基于 环形对称Gabor变换和分块PCA的人脸识别方法研究

提出了利用一种新方法获取合适的环形对称Gabor核函数窗口提取人脸图像的纹理信息,并结合改进的PCA进行人脸识别的方法。首先将人脸与环形Gabor小波函数卷积得到图像在5个尺度上的变换,该过程采用一种新方法获取合适的Gabor核函数窗口,以保证与人脸图像卷积后得到更为合理的人脸特征,同时利用一种新的分块PCA方法,将环形Gabor滤波后的子图像分组,对分组后的图像平均分块再进行降维,在空间位置上提取出Gabor人脸细节的主要特征,有效降低了人脸特征冗余。通过实验验证该方法在3.5 m内对人脸识别率达到95%,单个人脸识别时间小于0.22 s。     

基于2-DGabor滤波器的光学定穴体表特征提取方法

取穴准确性是决定针灸效果的最基本要求,这就需要对取穴体表特征进行精确地定位。文中提出一种新的人体体表特征定位的光学方法,在光学检测平台上通过相机采集不同方向的图像,选取合适的Gabor 滤波器参数,得到图像的强度响应并提取局部极大值,从而获得定穴体表轮廓特征。为验证该方法的有效性和精度,采用Sobel 算子、Canny 算子、LoG 算子以及Gabor 滤波器分别对灰度图像和二值图像进行特征提取。通过对比和分析,发现经过Gabor 函数滤波后得到的图像轮廓是连续且最清晰的;Gabor 函数对二值图像的滤波效果优于对灰度图像。实验结果表明,所提出的方法能精确快速地定位体表轮廓特征,为进一步利用轮廓特征提取定穴体表特征点以及研究穴位光学定位方法奠定基础。     

基于Gabor小波的人脸检测识别方法研究

本文提出了一种基于Gabor小波的人脸检测识别方法。论述了人脸及其检测识别方法的基本理论和概念。该方法通过对图像中人脸肤色分割窗口,消除大量无用的背景区域,利用Gabor滤波对人脸肤色区域筛选、过滤、运算和进一步校验后得到人脸的特征向量。仿真实验表明,该方法在不影响精度的情况下能有效提高人脸检测识别速度。     

基于环形对称Gabor变换和分块PCA的人脸识别

提出了利用一种新方法获取合适的环形对称Gabor核函数窗口提取人脸图像的纹理信息,并结合改进的PCA进行人脸识别的方法.首先将人脸与环形Gabor小波函数卷积得到图像在5个尺度上的变换,该过程采用一种新方法获取合适的Ga-bor核函数窗口,以保证与人脸图像卷积后得到更为合理的人脸特征,同时利用一种新的分块PCA方法,将环形Gabor滤波后的子图像分组,对分组后的图像平均分块再进行降维,在空间位置上提取出Gabor人脸细节的主要特征,有效降低了人脸特征冗余.通过实验验证该方法在3.5m内对人脸识别率达到95％,单个人脸识别时间小于0.22 s.     

基于Gabor滤波器和ICA技术的SAR目标识别算法

提出了一种基于Gabor滤波器和独立分量分析(ICA)技术对合成孔径雷达(SAR)目标识别的算法.该方法提取预处理后SAR图像的低频子带图像,利用Gabor滤波器组对该低频子带图像在不同方向和尺度上滤波,再用主成分分析(PCA)+ICA方法对Gabor滤波后图像提取有效特征向量作为目标识别特征,最后用支持向量机(SVM)对该特征进行分类完成目标识别.使用MSTAR数据库中3类SAR目标数据对该方法进行目标识别的仿真实验,平均识别率最高可达96.56%.通过与其他识别方法对比实验,验证了文中方法的有效性.     

基于Gabor滤波器的车道线快速检测方法

针对在全景相机获取到的高交通信息量的复杂场景下传统Canny算子很难实时且鲁棒地提取车道线特征的问题,提出一种基于Gabor滤波器的最优方向区间快速检测算法。首先利用同心圆环近似展开法将全景图像展开成矩形图像,然后对展开图像进行不同相位角的Gabor滤波处理,快速得到使车道线边缘清晰度达到最高的方向区间。在Canny算子检测边缘过程中,只对处于该区间内的边缘点进行非极大值抑制及进一步处理,实现车道线的快速检测。最后算法在实拍的500帧视频样本上进行测试,识别率优于94.2%。结果表明所提算法不易受复杂环境影响,可用性强,有效地提高了车道偏离预警系统的实时性与稳定性。     

基于多方向Gabor滤波的导光板轻微线刮伤检测方法研究

导光板在加工、运输等生产过程,不可避免地会出 现各种缺陷,特别是轻微线刮伤,利用现有算法 无法准确提取缺陷区域。本文在分析导光板轻微线刮伤产生原因、成像特征的基础上,提出 了一种基于多 方向Gabor滤波和亚像素分析的导光板轻微线刮伤检测方法。首先,为了突出缺陷区域,设 计了一个多方 向的Gabor滤波器;进而,利用亚像素图像分析方法,准确将疑似缺陷区域从背景图中分割 出来;最后, 分析区域形状特征,准确提取轻微线刮伤缺陷。实验结果表明,该算法的运行效率和准确率 高,稳定性、鲁棒性强,能够有效检测轻微线刮伤。     

Iris image segmentation based on phase congruency

Iris i mage recognition is a biometric feature recogni-tiontechnology developedin 1990s .Compared with oth-er biometric feature recognition,iris recognition hasmany advantages suchas uniqueness ,highstability,non-invasive,high peculiarity,anti-false and l…     

A methodology for identification of fingerprints based on Gabor filter

This work presents an automatic fingerprint identification system using a coefficient map in the power spectrum based on Gabor filter. This filter was created by Dennis Gabor in 1946 and is being used in many biometric technologies. The fingerprint core is found by pixel neighborhood technique. Around the core, the input image is divided in quadrants where information about texture orientation in three different Gabor filter directions is extracted. The angles used are 0, 45 and 90 degrees. It is accomplished convolutions among such Gabor filter orientations with each quadrant of the input image through the Fast Fourier Transform routine. After that, it is needed to identify the image in the frequency domain and the power spectrum is done. The maximum coefficient of the power spectrum is found and a map of forty coefficients is created around this maximum coefficient. That map is summed and divided by the maximum coefficient. Each result is an identifier of the image. Accomplishing such method using three Gabor filter orientations convoluted with the quadrants of the input image results in twelve identifiers. Those twelve identifiers are compared in the matching process. Experimental results demonstrate the good efficiency of the methodology for fingerprint images of good quality.     

指静脉红外图像特征不变性编码新方法

基于编码的特征表达方法在光照不变性、运算效率、特征表述能力等方面具有较大优势,成为新型的特征提取方法之一。手指静脉图像采用红外光透射成像,加之手指内部其他组织的固有影响,图像质量普遍较低。将Gabor滤波对图像纹理的增强与局部图结构编码的思想相结合,重点研究一种新的对称邻域交叉图结构,将局部邻域的纹理变化转换为加权的编码串。通过不同方向特征编码提取每个通道Gabor滤波图像的特征编码图,充分表达像素点周围邻域的位置信息和梯度信息,具有良好的旋转不变性。实验结果表明:提出的手指静脉特征编码新方法比多种常用特征编码方法具有更好的识别性能,对图像姿态变化更鲁棒。     

指纹识别算法研究与实现

研究并实现了指纹识别过程中用到的算法,实现一套主要包括指纹图像灰度归一化和均衡化、指纹图像分割、二值化的指纹识别预处理算法、不同方向Gabor滤波的特征提取算法;尤其是采用基于Gabor滤波的指纹图像增强和纹理匹配的方法,兼顾了指纹图像的细节特征和全局特征。最后,以matlab7.0为开发平台对该方法进行验证,表明在同样的特征提取算法和匹配的条件下,改进的处理算法能够更简洁而有效地避免各种伪特征且识别率高于传统算法。     

一种指纹奇异点区域图像增强算法

指纹图像奇异点附近区域的增强一直是指纹图像增强的难点,针对Separable Gabor滤波会破坏指纹邻近奇异点区域的纹线结构,方向傅里叶滤波在一般区域修复指纹纹线效果不明显这一问题,本文融合两种算法的优势,提出一种新的滤波方法(FS-Gabor)。先对指纹图像进行预处理,得到指纹的方向、频率信息和掩膜信息。接着找出指纹图像的奇异点,并在奇异点附近标记出一定大小区域。最后根据像素点的位置采用不同的滤波方法。同时,本文提出了一种改进的指纹图像频率估计方法,扩大了指纹图像有效区域面积。实验结果表明,经本文方法滤波的指纹图像的EER(Equal Error Rate)比方向傅里叶滤波低26%,比Separable Gabor低49%。     

磁环表面缺陷图像分割算法的研究及实时实现

为实现小型磁环表面细微缺陷图像无监督分割,并提高分割精度与计算效率,本文提出了一种基于改进2D Gabor滤波器组的自适应阈值分割方法。首先,利用多尺度、多方向的Gabor滤波器组对缺陷图像进行滤波降噪处理,抑制目标区域与背景区域内部的噪声污染,同时增强区域间的差异性；然后,通过对处理后图像的灰度统计特性分析,根据缺陷图像的灰度均值及方差构造了灰度阈值计算公式,实现了小型磁环表面细微缺陷图像的自适应分割。实验结果表明,本文算法可快速、准确地分割缺陷并抑制噪声干扰,在分割精度、计算效率等方面也优于传统的选择迭代法、OTSU、最大熵等方法,并能够在先进的SEED-DVS8168平台上实时实现,验证了此算法的可行性与实时性。     

一种基于小波域的指纹图像增强算法

面对采集的指纹图像质量较差的问题,提出一种在小波域对指纹图像滤波增强算法。该算法在小波域进行Ga-bor滤波增强,通过Radon变换后的投影估计Gabor滤波的方向和频率,对滤波增强后的子图进行小波重构得到最后的结果,有效地抑制高频扰动对指纹图像质量的影响,提高运算速度和准确性。通过对FVC2000指纹库中的部分低质量指纹图像进行增强,表明该算法对指纹图像的增强效果明显,并且处理速度较快。     

利用Gabor小波系数融合进行图像增强的研究

在传统图像增强技术的基础上,提出了一种基于GABOR小波系数融合的图像增强方法。通过Gabor小波对图像进行滤波,产生八个方向的滤波图像系数,对这些图像系数用求平均值融合方法得到图像边缘图,再融合经传统空域增强方法得到的直方图均衡化图像以产生最终增强的边缘信息以便于分析处理的图像。