第条

基于Gabor滤波器的高效边缘检测和目标分割

作者:

凯·H。张、和

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ACM-SE 42：第42届东南地区年会会议记录

2004年4月

页454-459

https://doi.org/10.1145/986537.986651

出版:2004年4月2日出版历史

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摘要

Gabor滤波器是一种广泛使用的特征提取方法，尤其是在图像纹理分析中。最佳滤波器参数的选择通常存在问题且不明确。本研究分析了滤波器的设计要点，提出了两种不同的Gabor滤波多通道图像分割方法。第一种方法将Gabor滤波器与标记算法相结合，用于边缘检测和目标分割。第二种方法使用K-均值聚类和模拟退火对Gabor滤波的多通道图像堆栈进行图像分割。对真实图像的各种实验证明了这些方法的有效性。

工具书类

[1]

Sanjit K.Mitra，“基于计算机的数字信号处理方法”，章节版，Mc Graw Hill，2001年。

数字图书馆

[2]

D.Gabor，《通信理论》，《电气工程学会期刊》，第93卷，第429-457页，1946年。

[3]

Jie Yao、Patrick Krolak和Charlie Steele，“广义Gabor变换”，IEEE图像处理汇刊，第4卷。1995年7月第7期，页码：978-988。

数字图书馆

[4]

关良涛，“用于图像表示的实值离散Gabor变换”，IEEE电路与系统国际研讨会，第2卷，2001年5月，第589-592页。

[5]

谢倩，陈大鹏，“离散Gabor变换”。“IEEE信号处理汇刊，第41卷，第7期，1993年7月。

数字图书馆

[6]

R.Navarro、A.Tabernero和G.Cristobal，“Gabor小波的图像表示及其应用”，《成像与电子物理进展》，第97卷，P.W.Hawkes，学术出版社，加利福尼亚州圣地亚哥，1996年第1-84页。

[7]

Hans G.Frichtinger、Thomas Stroher，“Gabor分析和算法、理论和应用”，第8章，Birkhauser，1998年。

数字图书馆

[8]

David A.Clausi，M.Ed Jernigan，“设计Gabor滤波器以获得最佳纹理可分性”，模式识别33，第1835-18492000页。

[9]

Dennis Dunn，Willian E.Higgins，“纹理分割的最佳Gabor滤波器”，IEEE图像处理汇刊，第4卷，第7期，1995年7月。

数字图书馆

[10]

Juliang Shao，Wolfgan Förstner，“纹理边缘提取的Gabor小波”，Comm.III研讨会，1994年。

[11]

Josef Bigün，J.M.Hans du Buf，“Gabor空间中复矩的n折叠对称及其在无监督纹理分割中的应用”，IEEE模式分析和机器智能汇刊，第16卷。第1期，1994年1月。

数字图书馆

[12]

Oscar Nestares、Rafael Navarro、Javier Portilla和Antonio Tabernero，“基于Gabor函数的多尺度图像表示的高效空间域实现”，《电子成像杂志》，第7期，第166-173页，1998年。

[13]

Thomas P.Weldon，William E.Higgins，“使用多个Gabor滤波器进行纹理分割的综合方法”，《图像处理国际会议论文集》，第3卷，1996年9月，第955-958页。

[14]

Anil K.Jain，Farshid Farrokhnia，“使用Gabor过滤器的无监督纹理分割”，会议记录，IEEE系统、人和控制论国际会议。1990年11月，第14-19页。

[15]

Joni Kamarainen、Ville Kyrki和Heikki Kälviäinen，“用于对象识别的基本频率Gabor滤波器”，《第16届模式识别国际会议论文集》，第1卷，2002年8月，第628-631页。

数字图书馆

[16]

Neena Mittal，D.P.Mital，Kap Luk Chan，“使用Gabor滤波器进行纹理分割的特征”，图像处理及其应用，第465号会议出版物，1999年。

[17]

J.G.Daugman，“通过二维视觉亲切滤波器优化的空间分辨率、空间频率和方向的不确定性关系”，《美国光学学会杂志》，第2卷，第7期，第1160--1169页，1985年。

[18]

姜文，尤志胜，李辉，“利用Gabor Filgter分割金相图像”，语音、图像处理和神经网络国际研讨会，第13-16页，1994年4月，香港。

[19]

Pollen，D.A.和Ronner，S.F.，“视皮层神经元作为局部空间频率滤波器”，IEEE Trans。SMC，第13卷，第5期，第907-9161983页。

[20]

Robert M.Haralick和Linda G.Shapiro，“计算机和机器人视觉，第一卷”，Addison-Wesley，第28-48页，1992年。

数字图书馆

[21]

Anil K.Jain，“数字图像处理基础”，《Prentice Hall信息与系统科学系列》，第409-4111989页。

数字图书馆

[22]

Jung_Me Park，Carl G.Looney，Hui_Chuan Chen，“使用分治技术的快速连接组件标记算法”，技术报告，2000年。(http://cs.ua.edu/TechnicalReports/TR-2000-04.pdf).

[23]

J.F.坎尼。“边缘检测的计算方法”，IEEE Trans。模式分析和机器智能，第679-6981986页。

数字图书馆

[24]

Vance Faber，“聚类和连续k均值算法”，《拉斯阿拉莫斯科学》，第22期，1994年。

[25]

Randy Daniel，“模拟退火和禁忌搜索在数字图像分类中的应用比较”，南理工大学计算与软件工程学院硕士论文，2002年12月。

引用人

赛尼A库马尔K内基语A赛尼P卡希德S(2023)NPIS：车牌识别系统机器人、控制和计算机视觉10.1007/978-981-99-0236-1_18(229-237)在线发布日期：2023年5月26日
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索引术语

基于Gabor滤波器的高效边缘检测和目标分割
1. 信息系统
  1. 数据管理系统

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ACM-SE 42：第42届东南地区年会会议记录

2004年4月

485页

国际标准图书编号：1581138709

内政部：10.1145/986537

总主席：
Seong-Moo-Yoo先生
阿拉巴马州亨茨维尔阿拉巴马大学
,
项目主席：
莱塔·休斯·埃茨科恩（Letha Hughes Etzkorn）
阿拉巴马州亨茨维尔的阿拉巴马大学

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出版：2004年4月2日

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ACM SE04：2004年ACM东南地区会议

2004年4月2日至3日

阿拉巴马州，亨茨维尔

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