实现gabor filter的滤波

实现gabor filter的滤波

 

    图像纹理对于航空遥感图片、织物图案、复杂自然风景和动植物都适合。这里我采用遥感图片、织物图案和钢铁表面来做，并和canny图片进行一定的对比。

 

 

遥感图像

编织物

相比较canny算法（或者自适应canny)来说,gabor的确在全局的特征显示上面有所优势，特别是在明暗变化的地方显示较好。

下一步如何在图像识别拼接、图像分类处使用,需要继续研究学习。

附代码，根据开源代码做修改，欢迎指出问题和不足，来源于opencv-gabor-filter-master 。

//gaborFilterHelper 根据opencv-gabor-filter-master 修改

#include "stdafx.h"

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <math.h>

 

//定义初始系数

 

 

//创建gabor核

cv::Mat mkKernel( int ks, double sig, double th, double lm, double ps)

{

    int hks = (ks-1)/2;

    double theta = th*CV_PI/180;

    double psi = ps*CV_PI/180;

    double del = 2.0/(ks-1);

    double lmbd = lm;

    double sigma = sig/ks;

    double x_theta;

    double y_theta;

    cv::Mat kernel(ks,ks, CV_32F);

    for (int y=-hks; y<=hks; y++)

    {

        for (int x=-hks; x<=hks; x++)

        {

            x_theta = x*del*cos(theta)+y*del*sin(theta);

            y_theta = -x*del*sin(theta)+y*del*cos(theta);

            kernel.at< float >(hks+y,hks+x) = (float )exp(-0.5*(pow(x_theta,2)+pow(y_theta,2))/pow(sigma,2))* cos(2*CV_PI*x_theta/lmbd + psi);

        }

    }

    return kernel;

}

 

//得到gabor图像,在我看来gabor算是一种纹理强化，类似于canny

Mat GetGabor(Mat src, double sig,double lm, double th, double ps,int kernel_size)

{              

                Mat dest;

                Mat src_f;

 

                 if (!kernel_size%2)

                {

                                kernel_size+=1;

                }

                src.convertTo(src_f, CV_32F, 1.0/255, 0);

                 //创建卷积核

                cv::Mat kernel = mkKernel(kernel_size, sig, th, lm, ps);

                 //卷积

                cv::filter2D(src_f, dest, CV_32F, kernel);

                cv::Mat Lkernel(kernel_size*20, kernel_size*20, CV_32F);

                cv::resize(Lkernel, Lkernel, Lkernel.size());

                Lkernel /= 2.;

                Lkernel += 0.5;

                cv::Mat mag;

                cv::pow(dest, 2.0, mag);

                 return mag;

}

 

//int main(int argc, char** argv)

//{

//    cv::Mat image = cv::imread("数据集/训练图片/1.jpg",1);

//    cv::imshow("Src", image);

//    cv::Mat src;

//    cv::cvtColor(image, src, CV_BGR2GRAY);

//    src.convertTo(src_f, CV_32F, 1.0/255, 0);

//    if (!kernel_size%2)

//    {

//        kernel_size+=1;

//    }

//    cv::namedWindow("Process window", 1);

//    cv::createTrackbar("Sigma", "Process window", &pos_sigma, kernel_size, Process);

//    cv::createTrackbar("Lambda", "Process window", &pos_lm, 100, Process);

//    cv::createTrackbar("Theta", "Process window", &pos_th, 180, Process);

//    cv::createTrackbar("Psi", "Process window", &pos_psi, 360, Process);

//    Process(0,0);

//    cv::waitKey(0);

//    return 0;

//}

来自为知笔记(Wiz)