Gabor filters

출처 -

https://thinkpiece.tistory.com/304

Gabor Filter 이해하기

 

• 영상처리에서 사람의 시각체계가 반응하는 것과 비슷하다는 이유로 널리 사용되고 있음.
• 사인 함수로 수정된 가우시안 필터라고 생각할 수 있음. (위키에서 사인파와 가우스 함수를 곱한 필터라고 함)
• 파라미터 조정으로 edge의 크기나 방향성을 바꿀 수 있음 -> 특징점 추출 알고리즘으로 핵심적 역할 가능

수식에서 보이다 싶이 5개의 변수로 컨트롤 가능.

 

출처 - https://medium.com/@anuj_shah/through-the-eyes-of-gabor-filter-17d1fdb3ac97

 

외곽선 추출에도 많이 쓰이는듯?

CHAT GPT의 설명?! :

가버 필터(Gabor filter)는 신호나 이미지에서 특정 주파수와 방향성을 가진 패턴을 감지하는 데 사용되는 필터입니다. 가버 필터는 주로 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 사용되며, 특히 텍스처 분석, 경계 검출, 특징 추출 등에 활용됩니다.

가버 필터는 가우시안 함수와 코사인 함수의 곱으로 이루어져 있습니다. 가우시안 함수는 공간적인 정보를 나타내며, 코사인 함수는 주기성을 나타냅니다. 따라서 가버 필터는 특정 주파수와 방향성을 가진 공간적인 패턴을 감지할 수 있습니다.

가버 필터는 여러 가지 크기와 방향을 가진 필터를 사용하여 다양한 스케일과 방향에서 패턴을 검출할 수 있습니다. 이렇게 다양한 크기의 가버 필터를 적용하면 이미지의 다른 크기의 특징을 감지할 수 있게 됩니다.

간단히 말하면, 가버 필터는 이미지에서 특정 주파수와 방향성을 가진 패턴을 찾아내는 필터로, 이미지 처리에서 다양한 크기와 방향의 특징을 추출하는 데 사용됩니다.