Filtro di Gabor

Esempio di un filtro di Gabor bidimensionale.

Il filtro di Gabor è un filtro lineare la cui risposta all'impulso è definita da una funzione armonica moltiplicata per una funzione Gaussiana. In forza del teorema di convoluzione la trasformata di Fourier della risposta all'impulso di un filtro di Gabor, detta anche funzione di trasferimento del sistema, risulta essere la convoluzione fra la trasformata di Fourier della funzione armonica e la trasformata di Fourier della funzione Gaussiana.

Definizione

Il filtro di Gabor è descritto dall'equazione

dove:

e

In questa equazione:

Spazio delle Wavelet

I filtri di Gabor sono strettamente legati alle funzioni wavelet di Gabor, e possono essere creati per infinite combinazioni di dilatazioni e rotazioni. L'elaborazione di un generico segnale avviene costruendo un banco di filtri di Gabor di differente scalatura e orientazione. La trasformazione avviene convoluendo il filtro con il segnale, ottenendo un risultato che appartiene al cosiddetto spazio di Gabor.

Campi di applicazione

Lo spazio di Gabor è molto utilizzato nei seguenti campi d applicazione:

Biologia

Il processo di convoluzione fra filtri di Gabor e segnali ottici è strettamente legato in ambito biologico ai processi che avvengono nella corteccia visiva.

Implementazioni

Linguaggio MATLAB

function gb=gabor_fn(sigma,theta,lambda,psi,gamma)

sigma_x = sigma;
sigma_y = sigma/gamma;

% Bounding box
nstds = 3;
xmax = max(abs(nstds*sigma_x*cos(theta)),abs(nstds*sigma_y*sin(theta)));
xmax = ceil(max(1,xmax));
ymax = max(abs(nstds*sigma_x*sin(theta)),abs(nstds*sigma_y*cos(theta)));
ymax = ceil(max(1,ymax));
xmin = -xmax; ymin = -ymax;
[x,y] = meshgrid(xmin:xmax,ymin:ymax);

% Rotation 
x_theta=x*cos(theta)+y*sin(theta);
y_theta=-x*sin(theta)+y*cos(theta);

gb=exp(-.5*(x_theta.^2/sigma_x^2+y_theta.^2/sigma_y^2)).*cos(2*pi/lambda*x_theta+psi);

Note

  1. ↑ (EN) J. G. Daugman, 10, in Two-dimensional spectral analysis of cortical receptive field profiles, Vision Res, 1980, pp. 847–856.
  2. ↑ (EN) Jenni Deveau, Daniel J. Ozer e Aaron R. Seitz, Improved vision and on-field performance in baseball through perceptual learning, su cell.com, 17 febbraio 2014.
  3. ↑ L'allenamento percettivo che migliora la vista - Le Scienze, su lescienze.it, 18 febbraio 2014.

Bibliografia

Voci correlate

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