gabor濾波器有什么優(yōu)缺點(diǎn)？濾波器的功能是一樣的，就是去除不必要的光譜。不同的只是傳遞函數(shù)和帶的形狀。通過MATLAB仿真可以知道Gabor濾波器的帶形。我們知道光是一種波，每種顏色的光對應(yīng)一個光譜

gabor濾波器有什么優(yōu)缺點(diǎn)？

濾波器的功能是一樣的，就是去除不必要的光譜。不同的只是傳遞函數(shù)和帶的形狀。通過MATLAB仿真可以知道Gabor濾波器的帶形。

我們知道光是一種波，每種顏色的光對應(yīng)一個光譜。不同光譜的疊加可以形成彩色圖像。雜波的干擾必然影響成像質(zhì)量，從而降低定位系統(tǒng)的識別能力。因此，有必要通過數(shù)字濾波器濾除不必要的干擾。

圖像濾波技術(shù)的原理，具體的應(yīng)用在哪些方面？

剛剛通過圖像濾波得到的圖像有很多噪聲。這主要是由于平時的工作和環(huán)境，圖像增強(qiáng)就是為了降低噪聲，增強(qiáng)對比度。要得到一個干凈清晰的圖像并不容易。為此，在圖像處理中所涉及的操作就是設(shè)計(jì)一個合適的匹配濾波器和合適的閾值。常用的有高斯濾波、均值濾波、中值濾波、最小均方誤差濾波、Gabor濾波。由于高斯函數(shù)的Fourier變換仍然是高斯函數(shù)，因此高斯函數(shù)可以形成一個頻域性能平滑的低通濾波器。高斯濾波可以通過頻域乘法實(shí)現(xiàn)。均值濾波是信號的局部平均值，平均值代表像素的灰度值。平均盒濾波器獨(dú)立地平滑二維向量的每個分量。通過計(jì)算和變換，得到單位矢量圖。將512×512矢量圖像分成8×8的小區(qū)域，然后在每個小區(qū)域中，統(tǒng)計(jì)區(qū)域的主方向，即統(tǒng)計(jì)區(qū)域中的點(diǎn)數(shù)，最大方向就是區(qū)域的主方向。我們得到了一個新的64×64矢量圖。新的矢量圖像可以用3×3的模板進(jìn)一步平滑。中值濾波是一種常用的非線性濾波方法，也是圖像處理技術(shù)中最常用的預(yù)處理技術(shù)。它能有效地平滑脈沖噪聲，保護(hù)圖像的銳利邊緣。加權(quán)中值濾波可以提高中值濾波對邊緣信號的保留效果。然而，在對方向性較強(qiáng)的指紋圖像進(jìn)行濾波時，需要引入方向信息，即利用指紋方向圖像來指導(dǎo)中值濾波。最小均方誤差濾波器又稱維納濾波器，其設(shè)計(jì)目的是使輸入信號的輸出乘以響應(yīng)與期望輸出之間的均方誤差最小。Gabor變換是由英國物理學(xué)家Gabor提出的。根據(jù)“不確定性原理”，它具有最小的時頻窗，即Gabor函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)最精確的時頻定位；另外，Gabor函數(shù)與哺乳動物的視覺感受野非常一致，這對于圖像特征檢測或空間頻率濾波的研究是非常有用的。在適當(dāng)?shù)膮?shù)下，Gabor變換能很好地分割、識別和理解圖像。如文獻(xiàn)中提出的基于Gabor濾波器的增強(qiáng)算法。