基于Gabor变换的图像纹理识别

2008年第12期，第41卷 通信技术 V01．41，No．12，2008 总第204期 CommunicationsTechnology No．204，Totally 基于Gabor变换的图像纹理识别 赵三平， 苏丽秋 (鹤壁职业技术学院电子信息工程系，河南鹤壁458030) 【擒要】提出了一种改进的Gabor变换的图像纹理增强算法，将空域的纹理图像变换到联合空间频率域并将联合空间 频率域的能量分布作为掌纹的特征，Gobar滤波器在频域内对子块其主方向上频率能量分布进行滤波，特征向量进行了匹配 识别，增强特征纹线信息并对核心区域进行多方向空间频率能量滤波合成，同时也对滤波算法进行了优化，有效地减少了运 算量。实验证明，该套增强算法运行稳定，效果好，可有效提取纹理图像特征纹线信息． 【关键词l频率能量；纹理增强；边缘轮廓；Gabor滤波 【中图分类号1TP391．4 【文献标识码】A 【文章编号】1002-0802(2008)12-0259-03 GaborTransformationBasedImageTextureRecognition ZHA0San—ping，SULi—qiu (Dept．ofElectronicInformationEngineering，HebiVocationalandTechnicalCollege，HenanIlebi458030，China) [Abstract]ThispaperproposesonekindofimprovedGabortransformationbasedimagetextureenhancement algorithm，whichtransformsthetexturepictureofthespacedomaintotheunitedspatialfrequencydomain，and takestheenergydistributionasthecharacteristicofthehandprint．Therangetothesubblockitsprincipal directionGobarfiltercarriesoninthefrequencydomainthefilteringoffrequencyenergydistributioninthe subblock’sprincipaldirection．Theeigenvector／feature，vector／propervectorcarriesonthematchrecognition， themulti—directorspacefrequencyenergyfiltersynthesis。simultaneouslyhasthecharacteristicprint1ine informationisenhanced，andthemulti-directionspacefrequencyenergyfilteringsynthesisofthecoreregion isrealized．Atthesanletime，thefilteringalgorithmisoptimized，thusthecomputingcomplexityisreduced． Experimentindicatesthatthissetofenhancedalgorithmoperateswel1． [Keywords]frequencyenergy；textureenhancement；edgecontour：Gaborfilter O引言 Gabor良好的空间域与频率域局部化性质被广泛应用于 文字识别、纹理 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 、指纹识别等领域。1991年，A．K．Jain 等利用一组多通道Gabor滤波器实现了无监督纹理分割， 1998年，Y．Hamamoto等把多分辨率Gabor滤波器组用于手 写数字的识别，并取得了理想的效剿11，然而，大多数随后 的Gabor变换应用中基本上沿用的经验参数，极少有文献讨 论Gabor变换在频率能量应用中的优化设计方法。本文通过 分析在Gabor变换下的频率和能量的关系，设计出了依靠空 间参数的一种图像纹理识别方法。 1Gabor函数 因为Gabor是一个复数，所以用Gabor函数的实部对图 像进行滤波，得到的是图像平滑的效果。而其虚部则是一个 有效的边缘检测算子，使用时可以单独使用其实部或虚部， 也可以Z的幅值作为特征。 Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在 频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征141。二维Gabor 函数可以表示为： 小班知[-塑学]·H砖捌一(一耕 其中： 七=盼眨茹) k，=2 2 ●屹2“一K 收稿口期：2008—07—23。 作者简介；赵三平(1963一)，本科，副教授，主要研究方向为物理及电子电信技术；苏丽秋(1962一)，女，高级讲师。主要研究方向为电子技术。 259 万方数据 v的取值决定了Gabor滤波的波长，u的取倩表示Gabor核 函数的方向，K表示总的方向数。参数or／k决定了商斯窗L] 的人小，这单取仃=√2。本文中取8个频率(v=O，l，⋯，7)， 8个方向(即K=8，u--一0，1，⋯，7)，共64个Gabor核函数。 不f叫频率／1ilq方向的Gabor函数可通过图1表示。 图1不同频率不同方向的Gabor函数 刊勰m黧市噩L——_JI而西刃l；u—— {—叫I×：频二簪r。i “=i+(w／2一n)sino(i，，)+忙-l／2)eosO(i，／)， 260 ；：：熟，A 、键．：熟 2．2频率能量分布 没某一局部『占j期为T，冈为我们用到64个Gabor核函数， 所以能营定义为 1616 2 d七)=∑∑I口(七)l，其中k_l，2，⋯，64，把局部区域整体 忙I』=1 化，最终我们得到8X8的联合(时间)窄问频率能量矩阵图5。 图5空间频率能量分布 2．3Ga_bor滤波 Gabor滤波器，在频域宅问以(O，0)点为中心定义为16I： G(x，Y，六，￡，q，盯，，0) ， ：—；一P+；【(里)z+(生)z∥¨，)。 ≈oxO'yox ory 其中，RI=xcosO+ysinO，恐=-xsinO+ycosO：毒。和 善，为空『日J频率；吒，盯，为高斯曲线沿x和Y轴的 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 偏差； 0为滤波方向。 空间频率量和六满足关系：￡=COCOS0，乞=casinO； 万方数据 且国=√磊2+善，2：高斯包络线的K宽比一般在1．5--2．0问 取值，设为，．，则，．=盯，／仃。。 结合卜述条件，Gabor滤波器町表示为： G(x，Y，∞，aI，，．，秒) ：士e一：【(旦)：+(旦)：∥。 ～rol ox rox 每个分解的图像能够反映频率和方向在局部范围内的 强度变化。通过一组多通道Gabor滤波器I71，可以获得纹理 特征，最后得到纹理提取图，如图6。 图6纹理分布提取 图13空间64方向图14彩色填充图15空间频率能量方向 4结语 文中提出了一种新的频率特性与纹理方向能量相结合 的纹理分割方法，实数形式离散Gabor变换的窄间频率域的 能鲢分布来提取掌纹特征的方法。然后提取其联合空间频率 域的能量作为特征，并对指纹核心区域进行了多方向gabor 滤波，得到了非常满意的结果。实验证明，本文提出的分析 过程，高效、可靠、具有良好的适J【{j性。 3实验结果与分析 [1]c⋯siD，JerniganE．吣igning(；ab。rfiltersfor。pti吡l 我们用matlab7．0进行实验，结果如F面所示，图7是纹 textureseparability【．1]．PatternReeogniLi。n，2000(33)： 理原图，图15是图7空间频率能量方向，图8使用了Gabor 1835—1849． 核函数空间2方向，对J衄频率也是2个，最后Gab。r滤波出 [2]江杰，李杰，胡晓莉．自动指纹识别中的图像与处理算法研究fJ]．微 是4个，图13空间64力．向对应频率也是64个，相对图8到 计算机信息’2005，21(12—3)：169’ 图13依次钊．对性地将原图像的依次增加空间方向，对比一下 [3]付景』“·指纹识别III若十戈键算法的研究[o]·中困优秀博硕上学位论 我们可以发现依次增强厂图像的纹理对比度，方向突变的区 文全文数据库，2003：18’25· 域更加接近纹理的固有结构。图14是图13空问64方向彩色[4]H‘树坤，欧宗瑛，魏鸿磊·基于灰度特性的指纹图像分割算法[J]·吉 填充图，图14和图7相比，我们町以发现纹耶更加浦晰。 林化工学院学报，2006，2，23(1)：68—71· [5]NavarroR．TaberneroA．Gaussianwavelettransf‘orm：two alternativefastimplementationforimages。Multidimensional SystemandSignalProcessing。1991，2：421—436． [6]Ding1ihong，Xiaolc，Zhuyuwen，Liuwanchun，Liuyang．Gabor filterbasedautomatiCtextiledefectdetection[C]．Proc． SPIE，2002。4875：789—795． [7]EumarAjay，Panggrantham．Defectdetectionintextured materialsusingGaborfilters[J]．IEEETransactionsOil IndustryApplicatiOff．2002。38(2)：425—440． 欢迎订阅《信息安全与通信保密》杂志 邮发代号：62-208 欢迎tl阅《通信技术》杂志 邮发代箩：62-30,t 261 万方数据 基于Gabor变换的图像纹理识别 作者： 赵三平， 苏丽秋， ZHAO San-ping， SU Li-qiu 作者单位： 鹤壁职业技术学院电子信息工程系,河南,鹤壁,458030 刊名： 通信技术 英文刊名： COMMUNICATIONS TECHNOLOGY 年，卷(期)： 2008,41(12) 被引用次数： 4次 参考文献(7条) 1.Clausi D;Jernigan E Designing Gabor filters for optimal texture separability[外文期刊] 2000(33) 2.江杰;李杰;胡晓莉 自动指纹识别中的图像与处理算法研究[期刊论文]-微计算机信息 2005(12-3) 3.付景广 指纹识别中若干关键算法的研究 2003 4.甘树坤;欧宗瑛;魏鸿磊 基于灰度特性的指纹图像分割算法[期刊论文]-吉林化工学院学报 2006(01) 5.Navarro R;Tabernero A Gauss Jan wavet transform:two alternative fast impIementation for images[外 文期刊] 1991 6.Ding lihong;Xiao le;Zhu yuwen;Liu wanchun,Liu yang Gabor filter based automatiC texti le defect detection 2002 7.Eumar Ajay;Pang grantham Defect detection in textured materials using Gabor filters[外文期刊] 2002(02) 本文读者也读过(5条) 1. 石智.易亮.魏恒东.SHI Zhi.YI Liang.WEI Heng-dong 图像纹理识别中最优小波基的选择[期刊论文]-纺织高校 基础科学学报2007,20(4) 2. 李希字.Li Xizi 基于Gabor函数的图像纹理识别[期刊论文]-战术导弹技术2010(1) 3. 李楠 基于方向滤波器组的纹理特征提取及识别研究[学位论文]2007 4. 戴晏云 线状纹理的灰度量化识别方法研究[学位论文]2004 5. 尚政国.赵春晖.刘金梅.SHANG Zheng-guo.ZHAO Chun-hui.LIU Jin-mei 基于Contourlet特征修正的纹理图像识 别算法[期刊论文]-计算机工程2008,34(23) 引证文献(4条) 1.张帆.郭立.李金奎.谢锦生 一种无接缝纹理映射算法的并行实现[期刊论文]-通信技术 2012(7) 2.柴海燕.田东平.范九伦.王锦涛 基于相似三角形原理的指纹匹配算法[期刊论文]-通信技术 2009(10) 3.黄宁宁.贾振红.杨杰.庞韶宁 基于GLCM和EM算法的纹理图像分割[期刊论文]-通信技术 2011(1) 4.丁宇辰.谢水珍 机械零件边缘检测方法的研究[期刊论文]-通信技术 2012(12) 本文链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical_txjs200812090.aspx