基于Gabor滤波器医学图像的纹理分割

Gabor滤波（个⼈学习）

Gabor滤波

1.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。在提取⽬标的局部空间和频率与信息⽅⾯具有良好的特性。

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。因此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 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。

设函数f为具体的函数，且，则Gabor变换定义为

其中，，是⾼斯函数，称为窗函数。其中a>0,b>0.

是⼀个时间局部化的“窗函数”。其中，参数b⽤于平⾏移动窗⼝，以便于覆盖整个时域。对参数b积分，则有

信号的重构表达式为Gabor取g(t)为⼀个⾼斯函数有两个原因：⼀是⾼斯函数的Fourier变换仍为⾼斯函数，这使得Fourier逆变换也是⽤窗函数局部化，同时体现了频域的局部化；⼆是Gabor变换是最优的窗⼝Fourier变换。其意义在于Gabor变换出现之后，才有了真正意义上的时间－频率分析。即Gabor变换可以达到时频局部化的⽬的：它能够在整体上提供信号的全部信息⽽⼜能提供在任⼀局部时间内信号变化剧烈程度的信息。简⾔之，可以同时提供时域和频域局部化的信息。

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。

矩形时间――频率窗：宽为，⾼。

由此，可以看出Gabor变换的局限性：时间频率的宽度对所有频率是固定不变的。实际要求是：窗⼝的⼤⼩应随频率⽽变化，频率⾼窗⼝应愈⼩，这才符合实际问题中的⾼频信号的分辨率应⽐低频信号的分辨率要低。

２７卷３期　２００８年６月　中　国　生　物　医　学　工　程　学　报　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｖ０１．２７　Ｎｏ．３　Ｊｕｎｅ　２ｏｏ８　

约束参数Ｇａｂｏｒ滤波器及细胞分割　孙农亮　许赛聪　曹茂永　（山东科技大学信息与电气工程学院，青岛２６６５１０）　摘要：对活细胞进行精确计数，是体外抗病毒试验中测定药物抗病毒效果的重要手段。在进一步研究分析Ｇａｂｏｒ　滤波器和所要分割的细胞图像特征的基础上，提出了带约束参数的Ｇａｂｏｒ滤波器，即根据Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ测不准原理，用　频域中高斯核的标准差来约束空域中高斯核的标准差；进而用标准差来约束Ｇａｂｏｒ滤波器中的中心频率的取值范　围，达到提高效率和精度的目的。将带约束参数的Ｇａｂｏｒ滤波器用于细胞图像的增强，进而获得更高精度的分割和　计数结果。对采集到的细胞图像进行大量实验，准确率达９８．８％。　关键词：Ｇａｂｏｒ滤波器；约束参数；Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ测不准原理：细胞分割　

Ｐａｒａｍｅｔｅｒ　Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ　Ｇａｂｏｒ　Ｆｉｌｔｅｒ　ａｎｄ　Ｃｅｌｌ　Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　

ＳＵＮ　Ｎｏｎｇ—Ｌｉａｎｇ　ＸＵ　Ｓａｉ—Ｃｏｎｇ　ＣＡＯ　Ｍａｏ—Ｙｏｎｇ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｓｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ＂２６６５１０）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｕｒａｔｅ　ｃｏｕｎｔｉｎｇ　ｏｆ　ｌｉｖｉｎｇ　ｃｅｌｌｓ　ｉｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｏｆ　ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ　ａｎｔｉ—ｖｉｒｕｓ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｒｕｇ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｅｃｔｏ—ａｎｔｉｖｉｒｕｓ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｇａｂｏｒ　ｆｉｌｔｅｒ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｏｆ　ｃｅｌｌｓ　ｔｏ　ｂｅ　ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ，ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ　Ｇａｂｏｒ　ｆｉｌｔｅｒ　ｗａｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ　ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｔｈｅ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｄｅｖｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｇａｕｓｓｉａｎ　ｋｅｒｎｅｌ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｏｍａｉｎ　ｗａｓ　ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ　ｂｙ　ｔｈａｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｒｅｑｕｅｎｔ　ｄｏｍａｉｎ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅ　ｃｅｎｔｒｅ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｇａｂｏｒ　ｆｉｌｔｅｒ　ｉｓ　ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｄｅｖｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｇａｕｓｓｉａｎ　ｋｅｒｎｅｌ　ｉｎ　ｔｈｅ￣ｅｑｕｅｎｔ　ｄｏｍａｉｎ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ａｎｄ　ａｃｃｕｒａｃｙ．Ａ　ｍｏＩ－ｅ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔ　ｗａｓ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｂｙ　ｅｎｈａｎｃｉｎｇ　ｔｈｅ　ｃｅｌｌ　ｉｍａｇｅｓ　ｂｙ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ　Ｇａｂｅｒ　ｆｉｌｔｅｒ．Ａ　ｌａｒｇｅ　ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｇａｖｅ　ｔｈｅ　ａｃｃｕｒａｌｅ　ｒａｔｉｏ　ｏｆ　９８．８％．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｇａｂｅｒ　ｆｉｌｔｅｒ；ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ；Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ　ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ；ｃｅｌｌ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　中图分类号　Ｒ３１８　文献标识码　Ａ　文章编号０２５８—８０２１（２００８）０３—０３３５—０５　

基于分形维数的图像纹理特征表示方法

赵莹;胡静;黎明;迟冬祥

【期刊名称】《上海电机学院学报》

【年(卷),期】2011(014)001

【摘 要】针对图像的纹理特征表示问题,总结和归纳了基于分形维数的图像纹理特征的表示方法的原理、模型,分析了分形维数表示图像纹理特征的优点及局限性.提出了基于分形维数及Gabor滤波器的纹理特征表示方法,并将其应用于纹理分割.实验证明该方法是有效可行的.

【总页数】5页(P39-43)

【作 者】赵莹;胡静;黎明;迟冬祥

【作者单位】上海电机学院,电子信息学院,上海,200240;上海电机学院,电子信息学院,上海,200240;上海电机学院,电子信息学院,上海,200240;上海电机学院,电子信息学院,上海,200240

【正文语种】中 文

【中图分类】TP391.41

【相关文献】

1.基于分形维数的SAR图像纹理特征的提取 [J], 吴义兵;宋建社;王瑞花

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3.基于分形维数的图像纹理分析 [J], 王耀南;王绍源;毛建旭

4.基于双重注意力机制的遥感图像场景分类特征表示方法 [J], 徐从安;吕亚飞;张筱晗;刘瑜;崔晨浩;顾祥岐 5.基于变分自编码器的异构缺陷预测特征表示方法 [J], 贾修一;张文舟;李伟湋;黄志球

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gabor滤波器原理

Gabor滤波器原理是一种数学模型，可以用于信号处理、图像处理、语音识别等领域，具有一定的理论和实际应用价值。下面将分步骤阐述Gabor滤波器的原理。

一、基本概念

Gabor滤波器是基于Gabor函数进行的信号处理技术。Gabor函数是指具有一定带宽和频率的平面波，是一种复杂的振铃函数，通常可以表示为：

g(t) = e^(-πt^2/w^2) * cos(2πft + φ)

其中，t为时间变量，w为带宽参数，f为频率参数，φ为相位参数，*为卷积运算符。

二、滤波器设计

Gabor滤波器的设计过程通常需要以下步骤：

1.选择合适的Gabor函数形式和参数，如带宽、频率和相位等。

2.将Gabor函数与信号进行卷积运算，得到滤波器输出信号。

3.对滤波器输出信号进行适当的后处理，如幅度调整、归一化、噪声滤除等。

4.根据实际应用需要，对滤波器参数进行调整和优化，以达到更好的性能和效果。

三、应用实例

Gabor滤波器在图像处理中的应用十分广泛，通常用于纹理分析、边缘检测、目标识别等领域。

例如，在纹理分析中，可以使用Gabor滤波器来提取纹理特征，即将图像分解为多个频率和方向的小波信号，然后对每个小波信号进行统计分析得到纹理特征参数。

在边缘检测中，可以使用Gabor滤波器来寻找不同方向和大小的边缘，即将图像分解为多个方向和频率的Gabor小波信号，然后在频率和相位信息中寻找边缘。 在目标识别中，可以使用Gabor滤波器来提取物体的纹理、形状和轮廓等特征，通过比较不同的特征来识别不同的目标。

四、总结

Gabor滤波器原理可以帮助我们理解信号处理和图像处理的基本原理和应用方法，具有广泛的理论和实际应用价值。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的Gabor函数形式和参数，进行适当的滤波器设计和参数调整，以达到更好的性能和效果。