基于Gabor滤波的头部CT图像分割算法

针对传统图像分割算法在头部CT图像分割时存在的易受光线、伪影等噪声干扰等问题,提出一种基于Gabor滤波的头部CT图像分割算法。首先使用Gabor滤波器对头部CT图像进行滤波,虑除图像中的光线以及伪影等噪声,然后使用Gaussian滤波器对图像进行平滑操作,最后使用二阶微分算子：Laplacian边缘检测算子对图像进行分割处理。实验结果表明：提出的基于Gabor滤波的头部CT图像分割算法能够有效的分割出头部CT图像边缘,并对头部CT图像中常见噪声伪影,具有很强的鲁棒性。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法

给出了基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法。在分析Gabor滤波器时频特性的基础上,针对素色坯布织物疵点图像,设计了椭圆形多尺度多方向的Gabor滤波器组,并应用该滤波器组在频域对织物疵点图像进行滤波处理,对滤波后的多幅图像进行融合与分割处理,将疵点从织物背景中分割出来,从而实现了疵点的检测。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于Gabor滤波器和HOG特征的织物疵点检测

针对织物疵点检测问题,提出了一种基于Gabor滤波器和方向梯度直方图（HOG）特征的织物疵点检测算法。首先使用3个尺度、4个方向的Gabor滤波器组对织物图像进行滤波,并做融合处理,增强织物图像疵点区域和背景纹理之间的对比度;然后使用双边滤波减弱图像背景纹理和噪声的影响;最后将图像划分成均匀子块,提取每个子图像块的HOG特征,利用图像疵点区域和背景纹理的HOG特征差异进行阈值分割实现织物疵点的检测。实验选取5种常见织物疵点进行验证,并与传统的Gabor滤波算法进行了实验对比,结果表明该算法可以较好的抑制织物背景纹理的干扰,更加准确的检测出织物疵点。     

Gabor滤波器在指纹图像分割中的应用

为了有效地进行指纹图像的分割。在分析了Gabor滤波器虚部特征的基础上，在指纹图像的分割中引入了Gabor滤波器虚部的滤波结果作为新的指纹图像特征，并通过加权平均的分割策略；获得了较好的实验结果。同时，为了提高分割速度，还改进了特定条件下的Gabor滤波算法，从而有效地降低了算法的时间复杂度。     

一种方向Gabor滤波纹理分割算法

结合人眼视觉特性，设计了一种方向Gabor滤波器，该滤波器顾及了纹理图像的方向特性；利用Gabor滤波器的带通技术，抑制次要纹理图像的主频率分量，增强目标纹理图像主频率分量，使滤波输出图像具有较大的类间离散度和较小的类内离散度，将纹理图像的分割转化为传统的图像分割，使图像的分割质量和算法效率都得到了提高。     

统一化的LGBP特征及稀疏表示的人脸识别算法

为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库进行实验的结果表明,与SRC、结合LBP和SRC特征的分割识别算法相比,该算法在非约束性条件下识别率最高.     

复杂背景下的多姿态人眼定位

针对彩色图像中人脸在复杂背景及多姿态下眼睛定位困难的情况,提出了一种基于肤色分割与Gabor滤波的人眼定位方法。首先采用粒子群算法优化改进的最大类间方差(Otsu)对图像进行肤色分割,找到人脸的候选区域;然后构造Gabor滤波器对候选区域进行滤波;最后经过灰度投影得到眼睛的精确位置。仿真结果表明,该分割算法在复杂背景和多姿态情况下的人眼定位中有明显优势,对于现实环境中的人脸识别有重要意义。     

基于二维Gabor滤波器的胶带撕裂检测

现有的基于机器视觉技术的胶带撕裂检测方法处理背景纹理复杂的图像时易将撕裂痕迹相对背景纹理不明显的缺陷区域误判为无缺陷,且检测结果噪点较多,不易识别。针对上述问题,提出了一种基于二维Gabor滤波器的胶带撕裂检测方法。该方法采用Gabor滤波对胶带图像进行处理,得到多幅Gabor滤波处理图;通过Gabor优化选择方法,以变异系数为基础构建新的代价函数,选取最优滤波通道,突出撕裂区域纹理特征;利用Sobel算子分别提取水平和垂直方向的撕裂区域纹理特征,得到2个方向的梯度图,对所得梯度图进行自乘归一化操作,增强纹理信息,采用像素加权平均法融合2幅图像;将得到的融合图像通过自适应阈值二值化的方法进行阈值分割,并利用形态学技术对待检测图像进行胶带撕裂检测。检测结果表明,改进后的Gabor优化选择方法比原Gabor优化选择方法和基于Sobel算子的纵向撕裂检测方法漏检率更低,可以检测出背景纹理复杂的胶带缺陷图像中的所有缺陷,并且检测结果清晰,撕裂区域轮廓特征保留较为完好。     

指纹图像预处理算法的研究

指纹预处理算法是指纹识别的关键技术之一,包括指纹图像的分割、增强、二值化和细化等几部分。在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在分割、二值化和细化方面也作了讨论,并采用VC验证了算法的有效性。实验结果表明,这种预处理算法可以使指纹纹线变得清晰、连续、光滑,改善指纹图像的质量,提高指纹识别的可靠性。     

基于奇Gabor滤波器与Rayleigh分布的边缘检测

为了自适应地更好地进行边缘检测,提出了一个基于奇Gabor滤波器与Rayle igh分布的边缘检测方法。在边缘响应获取中,由于该方法改进了原有的基于奇Gabor滤波器的边缘响应获取方法,从而提高了计算效率,并且避免了原算法对初始梯度方向估计的依赖。同时根据奇Gabor滤波器的一阶微分属性,可对其边缘输出响应利用Rayle igh分布进行拟合。为克服已有算法中阈值选择的局限性,还提出了一种基于Rayle igh分布的非线性自适应阈值选择方法。实验结果表明,所提出的边缘检测方法具有较好的检测性能和自适应性。     

改进Gabor加权分析方法在人脸识别中的应用

为提高Gabor对人脸结构特征和内容信息的保留能力,解决人脸识别中对表情等抗噪性差的缺点,提出一种基于改进Gabor加权分析的人脸识别算法。该方法通过对归一化的人脸进行多尺度Gabor分析,并依据相同滤波窗口参数进行归类合并,最后对该信号进行加权比对得到识别结果。实验证明,该方法很好地兼顾人脸结构特征和内容信息,具有良好的抗噪性和识别率。     

基于Gabor滤波器和SVM分类器的红外车辆检测

提出一种基于Gabor滤波器和支持向量机(SVM)的红外车辆检测方法。该方法首先应用阈值分割并结合边检测确定候选区域;其次应用Gabor滤波器对选定的车辆和背景样本集进行特征提取,训练SVM分类器。这里提出一种特征加权技术,即根据特征矢量中邻近分量的离散程度对其自身进行加权;最后应用SVM进行分类检测,以判断候选区域内是否存在车辆。实验数据表明了该方法的实用性和可行性。     

基于Gabor滤波器的图像边缘检测算法的研究

采用Canny算子进行边缘检测时,需人工设定高低2个阈值,对不同的图像采用相同的阈值,边缘检测效果差异很大。这一点限制了Canny算子在实际中的应用。针对这一问题,本文提出了一种基于Gabor奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用Canny算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为的设定任何参数。实验结果表明这种算法不但克服了Canny算法中人为设定阈值的缺陷,而且能有效地去除了图像中的伪边缘。     

多特征融合红外舰船尾流检测方法研究

针对舰船热尾流红外图像易受海杂波干扰、对比度偏低,传统方式无法对其进行识别的问题,提出一种基于Gabor滤波组和局部信息熵特征融合的红外舰船尾流检测算法。首先,应用灰度共生矩阵计算尾流与海面背景的对比度,判断该区域是否存在舰船尾迹,并提取出感兴趣区域以提高算法后续处理速度;其次,将多方向Gabor滤波器和局部信息熵两种纹理进行特征融合,实现舰船尾流特征增强;最后,经阈值分割、Hough变换实现红外舰船尾迹检测。实验结果表明,该方法能够有效地保留舰船尾流的纹理特征和细节,准确地提取完整的尾流边缘,从而大大提高检测率。     

基于最优Gabor滤波器的织物缺陷检测

织物缺陷的自动检测是纺织行业所面临的技术难题之一。为了对织物缺陷进行快速准确的自动检测，建立了一种基于Gabor滤波器的织物缺陷自动检测方法，即首先根据无缺陷织物的结构特征，应用小生境遗传算法寻找最优的Gabor滤波器参数和分割阈值；然后将待检图像通过滤波和分割来得到检测结果，同时根据响应矩阵的极小值点来计算缺陷的形状特征。该方法应用于帘子布的缺陷检测的实验结果证明，该方法是可行的和有效的，而且还具有适用性广、识别能力强、检测速度快等特点。     

硅太阳能电池纹理缺陷检测

为实现硅太阳能电池纹理缺陷检测,提出一种采用方向可变滤波器组并结合Hough变换的检测方法。通过方向可变滤波器提取图像边缘并采用Hough变换确定纹理方向,采用角度与纹理方向一致的方向可变滤波器滤波,实现消除规则直线纹理,保留纹理缺陷特征。对滤波后的纹理缺陷结果图像采用双阈值法,以确定纹理缺陷所在的位置。和Gabor滤波器及小波滤波器的比较实验结果表明：该方法比前两种方法能更有效地进行硅太阳能电池纹理缺陷检测。     

基于Gabor滤波器的图像边缘检测算法

采用Canny算子进行边缘检测时,需人工设定高低2个阈值.对不同的图像采用相同的阈值,边缘检测效果差异很大,这一点限制了Canny算子在实际中的应用.针对这一问题,提出了一种基于cabor奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用Canny算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为地设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了Canny算法中人为设定阈值的缺陷.而且能有效去除图像中的伪边缘.     

基于Gabor滤波器包络的人脸识别算法

2维Gabor滤波器已在文字、人脸和虹膜识别等方面得到广泛应用,Gabor滤波器在特征提取方面具有独特的优势,但高计算复杂度限制了应用。如何快速地利用Gabor滤波器进行识别成为当前研究的重点。提出了基于2维Gabor滤波器包络的人脸识别算法,通过忽略Gabor滤波器的正弦部分,保留高斯成分构造矩形包络,将椭圆滤波器转换为矩形滤波器进行特征提取,即可以在不影响特征提取性能的情况下,只计算滤波器的主要能量区间,忽略区间以外的部分,提高了运算速度。在Yale和ORL人脸库上的测试结果证明,该算法分类准确度优于Eigenface和Fisherface方法,且速度较传统的Gabor滤波器方法快20%,取得了满意的结果。