基于Gabor滤波器的掌纹纹理特征的提取

gabor变换提取纹理特征
Gabor变换是一种用于提取纹理特征的图像处理技术。

它基于Gabor滤波器，该滤波器是通过将一个正弦函数和一个高斯函
数相乘得到的。

在具体应用中，Gabor变换可以通过以下步骤来提取纹理特征：
1. 首先，选择一组不同方向和频率的Gabor滤波器。

这些滤波器的方向和频率可以根据应用需求进行调整。

2. 对输入图像进行卷积操作，使用所选择的Gabor滤波器。

这将在图像中对应的位置产生一组滤波响应。

3. 对于每个位置，计算每个Gabor滤波器的幅度响应，并将其组合成一个特征向量。

通常，幅度响应可以使用欧氏距离或相关系数等方法进行计算。

4. 可选地，可以对特征向量进行归一化或降维，以进一步提取和表示纹理特征。

通过这一系列步骤，Gabor变换能够提取图像中不同方向和频
率的纹理特征，从而对图像进行纹理分析、识别和分类等任务提供有用的信息。

1 Gabor 滤波器组特征提取方法大量心理和生理学研究发现，在人类的低级视觉中，输入信号被一系列具有 不同频率和方位的线性空间滤波器分解成一组频率和方位通道， Gabor 变换可以 很好地描述这一信号分解过程，它具有两个很重要的特征：一是其良好的空间域 与频率域局部化性质；二是无论从空间域的起伏特性上， 方位选择特性上，空间 域与频率域选择上，还是从正交相位的关系上，二维Gabor 基函数具有与大多数 哺乳动物的视觉表皮简单细胞的二维感知域模型相似的性质。

因此，我们可以借 鉴人类处理信号的特性，用包含多个Gabor 滤波器的滤波器组来对图像进行不同 中心频率和方位的滤波处理，从而提取包含不同频率成分和不同方位的特征，作 为目标的非参数化特征，研究其不同分辨率目标的特征与图像分辨率的关系。

考 虑到计算效率的问题，不可能在 Gabor 滤波器组中包含所有中心频率的滤波器， 实际应用中通常根据经验选取某几个中心频率和方位。

2二维Gabor 滤波器表达式一维Gabor 滤波器的空间域公式是:与一维Gabor 滤波器类似，二维Gabor 滤波器的空间域描述为:f X,y,*F y , fR 二i(xcosd +ysi nd)2 (-xsi nd +ycoSh)2 , L 十 LI 2S 2<S 丿 J f (x,<i x ®f )=丄 exp V 2n<i exp j2： f X (4-10其中，二是空间尺度因子, ■ f 是中心频率。

将它分解可以得到两个实滤波 器：余弦Gabor 滤波器和正弦 Gabor 滤波器，它们的形式如下: 心沁七1X) exp JI CT f iXf ： exp x, 2 x 2匚2cos 蔦 f x sin 2 f x(4-11 (4-12 ---- exp - i 2— (4-13)*exp ：j2. iOfXCOSVf ，f ysin 片 /其中，匚X 和二y 分别代表水平和垂直方位的空间尺度因子，f 和二f 分别表示中心频率及方位。

基于Gabor小波和LLE的掌纹识别夏德群;陈玮【摘要】为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,文中提出一种基于Gabor小波变换和局部线性嵌入的掌纹识别算法.通过提取ROI进行光照和滤波预处理,之后进行Gabor小波变换,提取掌纹图像的多尺度特征,利用非线性的LLE算法提取主元,用最近邻方法进行分类.通过PolyU掌纹库进行验证,比较了预处理、不同ROI提取方法、LLE算法的参数对识别率的影响.实验表明,此方法相比于传统的线性降维算法以及单独的LLE算法在识别率上均有所提高.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2015(028)007【总页数】4页(P145-148)【关键词】多尺度特征;部线性嵌入;非线性降维;掌纹识别【作者】夏德群;陈玮【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41掌纹识别属于生物特征识别领域，与指纹、虹膜、人脸等特征相比，掌纹特征稳定，受伤再生的掌纹与原有掌纹信息完全相同，不易产生畸变;掌纹面积大，信息量丰富;掌纹信息可进行非接触成像的方式获得，具有非侵犯性，易于被用户接受;对采集设备要求不高，即使是低分辨率的图像同样可达到较高的识别精度［1］。

掌纹识别的难点和热点是掌纹特征的提取，当前掌纹特征提取的方法主要有:基于结构特征的方法;基于子空间的方法，如 PCA［2］，LDA［3］等算法;基于纹理特征的方法，如 HOL［4］，LBP［5］等。

基于子空间的方法处理过程简单，可达到较高的识别率，有着广泛应用，目前应用于掌纹识别的多为线性子空间方法，并未考虑图像的非线性特征。

为了更好地提取掌纹的非线性特征，本文提出了Gabor小波变换和局部线性嵌入(LLE)的掌纹特征提取算法，充分利用了掌纹图像的多尺度特征，提升了特征数，利用非线性的局部线性嵌入算法，提取主元，提高识别率。

基于Gab or滤波器的掌纹纹理特征的提取摘要:特征提取就是要对图像的性质进行定量化处理,在已有的方法中,有提取点特征,线特征,时频变换法,纹理特征等。

时频变换法主要是时把图像变换到频域,通过对频域特性的分析得到在时域时的情况。

纹理的方法是一种全局的方法,它不关心手掌纹线具体的分布和尺寸,而只关心在某个特定方向的纹理分布,即忽略掌纹的细节特征,而只看重不同纹线对不同方向贡献的全局变量。

在本文中,采用纹理作为特征向量,结果表明此方法可以较好的提取掌纹的特征。

关键词:掌纹Gabor滤波纹理特征1 Gabor滤波器Gabor变换是在1946年提出的,具体针对Fourier函数的纯频域分析的局限性,在Gaussian函数的基础上提出的短时Fourier变换,Daugman将其扩展成为二维形式,即2D Gabor函数[1][2][3][4][5]。

本文在应用Gabor函数进行特征提取[6]时主要通过Gabor滤波器(即Gabor filtering)。

2D-Gabor滤波器是以2D-Gabor函数作为其基函数,由于在时域和频域都具有的显著的优势,因此Gabor函数作为分析滤波器被广泛应用于图像处理中。

由于Gabor滤波器的定义是在Gabor 小波族的基础上进行离散化的处理,因此我们通过对标准2D Gabor函数进行归一化处理,即满足,可以得到Gabor滤波器的函数形式,即:4 结论在本文中,重点阐述了基于纹理特征的提取问题。

这种特征提取的方法有其特定的优势,它不关心手掌纹线具体的分布和尺寸,而只关心手掌在某指定方向的纹理分布,它看重不同纹线对不同方向贡献的全局变量。

本章讨论了二维Gabor滤波器的特性,提取Gabor滤波器的纹理能量作为特征向量,经证明具有可行性。

参考文献[1] Daugman J.Uncertainty relation for resolution in space,spatial frequency and orientation optimized by two-dimensional visual cortical filters[J].Journal of the Optical Society of America A,1985,2:1160～1169.[2] Bastiaans M.J.Gabor&amp;acute;s Expansions of a Signal into Gaussian Elementary Signals[J].Proc.IEEE,1980,V ol,68,No.4,pp538～539.[3] John plete Discrete 2-D Gabor Transforms by Neural Networks for Image Analysis and Compression[J].IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing luly 1998.V oL 36,No.7,pp1169～1179.[4] Qian S Chen D. Discrete Gabor transforms[J].IEEE Trans Signal Processing,1993,21(7),pp2429～2438.[5] Alexander Mojaev.Andreas Zell.Real-Time Scale Invariant Object and Face Tracking using Gabor Wavelet Templates[J].InTagungsband zum 18. Fachgesprach AMS (Autonome Mobile Systeme)(R.Dillman H Worn T.Gockel eds.),Karlsruhe,4～5.Dez 2003,pp12～20.[6] 靳明.基于Gabor滤波器的军用目标识别及跟踪方法的研究[D].中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所),2005.[7] 赵英男,刘正东,杨静宇.基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别[J].计算机工程与应用,2004.32:22～24.[8] 李文新.夏胜雄基于主线特征的双向匹配的掌纹识别新方法[J]计算机研究与发展,2004,41(6):996～1002上.[9] 吴介,裘正定.掌纹识别中的特征提取算法综述[J]北京电子科技学院学报,2005,13(2):86～92.[10] ZHANG D.KONG W K.Online palmprint identification[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis And Machine Intelligence,2003,9(25):1041～1050.。

图像处理中的纹理分析与纹理特征提取算法研究摘要：图像纹理分析和纹理特征提取是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。

纹理在图像中包含了丰富的视觉信息，能够用于图像分类、目标检测和识别等应用。

本文将介绍图像纹理分析的相关概念和算法，并讨论纹理特征提取的常用方法和应用。

1. 引言图像纹理是指由多个纹理单元组成的图像区域。

这些纹理单元在某种视觉空间上独立地重复出现，形成了具有一定规律的纹理模式。

图像中的纹理可以根据其表现形式分为统计纹理和结构纹理。

统计纹理是指通过统计纹理单元的分布和统计规律来描述纹理特征，而结构纹理则是指通过纹理单元的空间关系来描述纹理特征。

图像纹理的分析和特征提取是图像处理中的重要任务之一。

2. 图像纹理分析算法图像纹理分析是指对图像中的纹理进行描述和分析的过程。

常用的图像纹理分析算法有以下几种：2.1 灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种描述图像纹理统计特性的方法。

它将图像的灰度级别相邻像素的关系编码成一个矩阵。

通过对该矩阵进行统计分析，可以得到一系列纹理特征。

常用的纹理特征包括对比度、相关性、能量和熵等。

2.2 Gabor滤波器Gabor滤波器是一种用于提取图像纹理特征的滤波器。

它模拟了人类视觉系统中的简单细胞的特性，可以捕捉到图像中的纹理细节。

Gabor滤波器使用一组复指数函数来对图像进行滤波，得到一组滤波响应，然后通过对响应进行统计分析，提取纹理特征。

2.3 小波变换小波变换是一种用于图像分析的时-频分析方法，也可以用于纹理分析。

通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同尺度和方向上的纹理分量。

然后可以对这些分量进行统计分析，提取纹理特征。

3. 纹理特征提取算法纹理特征提取是指从图像纹理中提取具有表征能力的特征。

常用的纹理特征提取算法有以下几种：3.1 统计特征统计特征是指通过对图像纹理的统计规律进行描述的特征。

常用的统计特征包括对比度、相关性、能量和熵等。

3.2 结构特征结构特征是指通过纹理单元的空间关系来描述纹理特征的特征。

基于Gabor滤波的掌纹图像线特征提取技术
张丽婷;王孝莉;林家恒
【期刊名称】《兵工自动化》
【年(卷),期】2007(26)1
【摘要】利用Gabor滤波器增强掌纹线特征方法,将掌纹图像分割成若干子块并将子块变换到频率域.利用Gobar滤波器在频域内对子块在其主方向上进行滤波,增强特征纹线信息.然后对增强后的图像进行形态学Bot-Hat变换提取出掌纹特征纹线.实验证明,该方法可有效提取掌纹图像特征纹线信息.
【总页数】2页(P45-46)
【作者】张丽婷;王孝莉;林家恒
【作者单位】山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061;山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061;山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于模板匹配和形态学的掌纹线特征提取方法 [J], 彭其胜;陈华华
2.掌纹图像的主线特征提取 [J], 徐寒
3.基于Gabor滤波器的掌纹纹理特征的提取 [J], 蒲鑫
4.一种基于数学形态学和模板匹配的掌纹线特征提取方法 [J], 彭其胜
5.基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹线特征提取 [J], 张建新;欧宗瑛
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Gabor变换的图像特征提取方法研究的开题报告一、研究背景和意义在数字图像处理领域中，图像特征提取是重要的图像处理步骤之一。

它能够从原始图像中提取出一些有用的信息，以便进行进一步的图像分析和处理。

图像特征提取方法已经被广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。

在图像特征提取方法中，频域分析是一种非常有效的方法。

频域分析对于图像的模式和纹理检测具有很好的效果。

随着现代计算机技术的飞速发展，频域分析已经成为一种广泛应用的图像处理技术。

Gabor变换是一种具有多尺度、多方向的频域变换方法，具有较好的多分辨率性和局部方向选择性。

通过Gabor变换分析，可以提取出图像的不同尺度和不同方向的信息，从而实现对图像特征的有效提取。

因此，基于Gabor变换的图像特征提取方法应用广泛。

二、研究内容和目标本文研究基于Gabor变换的图像特征提取方法，其主要包含以下内容：1. Gabor变换理论基础通过对Gabor变换原理及其特点进行详细的学习，包括其变换过程、变换的数学表达式等等，以便更好地理解Gabor变换方法。

2. 基于Gabor变换的图像特征提取算法设计对于Gabor变换方法，确定适当的尺度和方向是至关重要的。

因此，本文将确定适当的参数，设计一种高效的Gabor变换算法，提取出图像的不同尺度和不同方向的信息。

3. 图像特征提取效果分析本文将采用不同的目标图像进行实验验证，使用设计的算法进行图像特征提取，比较不同参数设置下Gabor变换方法的图像特征提取效果。

三、预期成果本文预期实现基于Gabor变换的图像特征提取算法，对算法进行有效性和效果测试，并对结果进行分析。

通过本次研究，可以得到以下预期成果：1. 理解Gabor变换的原理及其特点，对基于Gabor变换的图像特征提取方法有更深入的认识。

2. 设计一种高效的Gabor变换算法，可以提取出图像的不同尺度和不同方向的信息。

3. 通过实验验证，验证设计算法的有效性和效果，并对结果进行分析。

视觉图像的信号噪声处理与纹理特征提取视觉图像是人类感知世界的一种重要方式，而信号处理也是使视觉图像变得更加清晰的必要工具。

信号处理通常包括了去除图像中的噪声和提取一些有用的特征。

本文将重点探讨视觉图像的信号噪声处理和纹理特征提取。

一、信号噪声处理图像信号噪声是由于图像采集和传输过程中的干扰产生的，可能是由于环境因素、传感器或者传输通道噪声引起的。

为了更好地观察和分析图像，需要对图像进行噪声处理。

1、滤波方法传统的滤波方法通常采用线性滤波器，如均值滤波和高斯滤波。

均值滤波器通过计算特定像素周围的像素均值来消除噪声。

然而，均值滤波器存在一些限制，例如降低边缘的清晰度和失真模糊。

高斯滤波器可以在消除噪声的同时保留图像边缘。

此外，非线性滤波方法也很受欢迎，如中值滤波器和双边滤波器。

中值滤波器通过对每个像素值进行排序，并选择邻域中的中值来消除噪声。

虽然它不能去除整个图像噪声，但它可以有效地消除孤立的像素点噪声。

而双边滤波器则通过同时考虑像素之间的距离和像素值的相似性，可以在保持边缘清晰的同时消除噪声。

2、小波变换小波变换在图像处理中也得到了广泛应用。

小波变换通过将信号分解成不同的频率组件来分析和处理图像。

与傅里叶变换不同，小波变换可以进行多分辨率分析，因此可以对不同尺寸的噪声进行处理。

二、纹理特征提取在计算机视觉中，纹理特征能够提供有关图像的表面细节和重要视觉信息，它可以为目标检测、图像分类、分割等应用提供帮助。

纹理特征提取可以通过滤波器、Gabor滤波器等一系列算法实现。

1、滤波法纹理特征最简单的提取方法是基于纹理滤波器的技术，例如基于灰度共生矩阵的Haralick特征。

滤波器通常是一些小的模板或者掩模，移动到图像的每个像素上，根据掩模内的像素计算纹理特征。

2、Gabor滤波器Gabor滤波器是基于Gabor小波来提取图像纹理特征。

它可以提取出图像中的一些线条、角点等特征。

由于它的理论基础比较坚实，且可以捕获图像的低级特征，因此Gabor滤波器受到了广泛的关注。

图像纹理特征提取方法综述一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像纹理特征提取已成为该领域的一个重要研究方向。

纹理作为图像的基本属性之一，反映了图像的局部模式和结构信息，对于图像识别、分类、分割等任务具有至关重要的作用。

本文旨在全面综述图像纹理特征提取方法的研究现状和发展趋势，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。

本文将首先介绍纹理特征提取的基本概念和研究意义，阐述其在图像处理和分析中的重要性。

随后，将详细综述经典的纹理特征提取方法，包括基于统计的方法、基于结构的方法、基于模型的方法和基于变换的方法等，分析它们的优缺点和适用范围。

在此基础上，本文将重点介绍近年来新兴的深度学习纹理特征提取方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，探讨它们在纹理特征提取方面的优势和应用前景。

本文还将对纹理特征提取方法的应用领域进行简要介绍，包括图像分类、目标检测、图像分割等，并展望未来的研究方向和挑战。

通过本文的综述，我们希望能够为相关领域的研究人员提供全面的纹理特征提取方法知识，促进该领域的进一步发展。

二、纹理特征提取的基本概念和原理纹理是图像的一种重要属性，描述了图像局部区域的像素排列模式和重复结构。

纹理特征提取旨在从图像中识别并量化这些模式，以用于诸如图像分类、目标识别、场景理解等计算机视觉任务。

在进行纹理特征提取时，主要涉及到几个核心概念，包括滤波器、特征向量、统计量以及纹理模型。

滤波器：滤波器在纹理特征提取中扮演着关键角色，用于检测图像中的特定频率和方向信息。

常见的滤波器包括Gabor滤波器、小波变换滤波器、局部二值模式（LBP）滤波器等。

这些滤波器能够在不同尺度上提取图像的局部信息，从而捕获到纹理的精细结构。

特征向量：通过滤波器处理后的图像数据需要进一步转化为特征向量，以便进行后续的分析和比较。

特征向量通常是一组数值，用于量化图像中某一区域的纹理特征。

常见的特征向量包括灰度共生矩阵（GLCM）的统计量、傅里叶变换系数、小波变换系数等。