虹膜纹理的相位编码

讨论了虹膜识别技术的虹膜特征提取及编码,提出了一种基于Ｇａｂｏｒ函数集的编码方法,利用Ｇａｂｏｒ滤波器的相位特征,对虹膜纹理进行编码．同时,针对此编码又提出了基于加权海明距离的识别方法,并阐述了其实际识别效果．实验结果证明,该方法具有良好的编码效果及很高的运算速度,是目前较好的一种虹膜纹理编码方法．     

基于纹理检测器的多频道纹理分析

按照２Ｄ Ｇａｂｏｒ函数的特点和视觉机制，提出了用来捕捉纹理基元的纹理检测器函数，基于纹理检测器和多频道分解理论，提出了影像纹理的多频道分析方法，并按照神经动力学的侧抑制和端点抑制等理论，实现了对多频道纹理特征的融合，为改进现存多频道滤波方法提供了良好途径，实验表明，所提出的方法可有效用于具有相似模式大小的纹理分析。     

基于纹理检测器的多频道纹理分析

按照２ＤＧａｂｏｒ函数的特点和视觉机制，提出了用来捕捉纹理基元的纹理检测器函数．基于纹理检测器和多频道分解理论，提出了影像纹理的多频道分析方法，并按照神经动力学的侧抑制和端点抑制等理论，实现了对多频道纹理特征的融合，为改进现存多频道滤波方法提供了良好途径．实验表明，所提出的方法可有效用于具有相似模式大小的纹理分析．     

有限离散Gabor展开的不同形式及相互关系

离散Ｇａｂｏｒ展开已有三种不同的定义形式。给出了另一种形离散Ｇａｂｏｒ展开；讨论了有限长度散信号在使用不同形式的离散Ｇａｂｏｒ展开时，各种Ｇａｂｏｒ系数及辅助函数之间的关系，所得结论对Ｇａｂｏｒ展开的理论及应用增有实际意义。     

基于Gabor变换的雷达图像滤汉及无监督分割

提出了一种基于Ｇａｂｏｒ小波变换的多尺度、多方向的ＳＡＲ图像去除斑点噪声及纹理分割算法，根据ＳＡＲ图像的特点设计一组Ｇａｂｏｒ滤波器，对ＳＡＲ图像进行二维Ｇａｂｏｒ变换，得到一组滤汉后多分辩率，多方向的图像、通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平均滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像，给出对ＳＡＲ图像进行纹理分割的满意实     

初级视觉信息的Gabor小波表达研究

从神经信息的表象角度，在已建的初级视觉信息工的广义的Ｇａｂｏｒ函数模型基础上，结合小波变换方法，提出了初级视觉图像信息的Ｇａｂｏｒ小表达，探讨了它在视觉图象加工中的初步应用。     

Gabor展开法及其在波场分析中的应用

１９４６年，Ｇａｂｏｒ提出一种将信号分解为一组离散的高斯型基元信号的分析方法。由于高斯函数不能直接构成正交完备系，因而直到８０年代初随着双正交函数的引入，Ｇａｂｏｒ展开的存在性及唯一性问题才得以妥善解决。这一方法随之在信号分析及电磁口径辐射等问题中得以应用。在波场分析中，这一方法介于口径场辐射的空间波源积分表示与平面波谱积分表示之间，每个基元波束在几何光学近似下则能进一步简化为单根复射线场，这给实际问题的分析带来极大的方便。本文旨在对上述内容加以系统的归纳和总结。     

运动物体速度场估计的新方法

本文提出了一种具有一定应用价值的运动物体速度场的计算方法。本算法避开了现有的一些算法所遇到的图像分割问题，用一种类Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网模型实现局部图像的Ｇａｂｏｒ分解，得到分解系数，对用Ｇａｂｏｒ基函数和式形式表示的图像进行傅立叶变换，求出其频谱不为零的点，并由这些点约束的平面方程求出速度。神经元网络的应用，缩短了优化计算所需时间而不降低计算精度。本算法在ＡＳＴ－３８６微机上进行了实现。     

离散Gabor展开双正交条件的Zak变换域表示

Ｇａｂｏｒ展开中，选择满足双正交条件的辅助函数是一个很重要的问题，给出了过采样率为有理数时离散Ｇａｂｏｒ展开双正交条件的Ｚａｋ变换域表示，从而可在Ｚａｋ变换域对辅助函烽施加约束或进行解算，所得结果是Ｊ．Ｍ．Ｍｏｒｒｉｓ等人要求过采样率为整数所得结果的广义化，实验结果表明在Ｚａｋ域解算双正交条件可节省计算时间与内存。     

离散时间域的Gabor谱分析及其在语音处理中的应用

把Ｇａｂｏｒ谱应用于离散时间域，对典型信号进行处理和分析，并与短时傅里叶变换和离散Ｗｉｇｎｅｒ分布相比较，证明了离散Ｇａｂｏｒ谱不仅在时频域具有和离散Ｗｉｇｎｅｒ分布相同的高分辨率，优于短时傅里叶变换，而且能有效地消除离散Ｗｉｇｎｅｒ分布中交叉干扰的影响．文中还进一步应用离散Ｇａｂｏｒ谱，对汉语语音信号进行了处理，结果表明它可以较好地描述语音信号频谱的时变特性，为语音识别和话者识别开创了一种新的途径．     

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采用时间分裂有限元法对IALR生态系统下降段的流体动力学N-S方程进行求解, 讨论了锥角（θ=50°, 55°, 60°, 65°, 70°, 75°）及雷诺数对IALR流动性能的重要影响.     

基于2D Gabor小波和HSV空间的木材缺陷检测

提出了一种有效的木材缺陷自动检测方法,试图赋予计算机从木材图像数据中自动辨别出缺陷的能力,主要分析了木材缺陷的形态、走向和分布规律.首先将要识别的木材图像变换到HSV色彩空间,分别对H,S和V层进行区域分割和Gabor小波变换,得到各个子图像块的局部区域的基于不同频率和方向的特征向量,用于描述高维的木材图像.接着将提取出的纹理特征归一化后送入SVM分类器,检测过程采用二次循环搜索方式,利用特征向量间的相似度进行缺陷的定位和识别.模拟实验结果表明,该方法可有效识别出缺陷区域,识别效果较好.     

基于像素自适应邻域的纹理合成方法

针对传统像素点的纹理合成方法普遍存在对纹理样本适用范围比较窄的问题,提出了一种可以自动确定最佳匹配像素邻域大小的纹理合成方法.首先,利用方块编码原理提取样本纹理元,通过纹理元来确定最佳匹配像素邻域;然后,在像素匹配阶段,对像素匹配准则进行改进.通过比较样本像素和目标像素邻域的均值和方差来确定邻域的相似度,最终选择最优的合成像素.对比实验表明,该方法不仅有良好的合成效果,而且具有较广的适用范围,可以作为一种通用性的纹理合成方法.     

基于半圆形局部二值模式结构相关性描述子的图像检索

针对传统的结构基元方法缺少对不同量化颜色层中的中心像素点与其潜在邻居的相似性信息描述问题,提出了一种半圆形局部二值模式结构相关性描述子,并将其应用在图像检索中.首先,定义了一种新的半圆形局部二值模式结构基元;其次,检测不同量化颜色层中的结构基元;最后,提取新结构基元的空间分布和对比度特征.相比传统的结构基元方法,提出的描述子检测的结构基元更加丰富,包含更多可能的结构区分性.在不同图像库上的实验结果表明了所提方法的有效性.     

一种新的纹理基元发现及表达方法

传统的纹理统计方法中对纹理基元采用形式语法的抽象表达使得算法非常复杂.基于图像关联规则挖掘,可发现纹理图像中的频繁模式,将频繁模式构建为纹理联合关联规则,纹理基元可以通过这些强关联规则特征矢量表达.实验证明,纹理关联规则纹理基元特征矢量能够很好区分纹理特征,并且易于表达以及在图像处理中使用,并具有方向不变性,能够为模糊...     

基于Gabor 相位和图像质量评价的高分辨率掌纹细节点提取算法

针对主线、褶皱线及噪声等造成高分辨率掌纹细节点提取困难的问题, 提出一种基于Gabor 相位和图像质量评价的高分辨率掌纹细节点提取算法。首先使用Gabor 振幅相位模型对掌纹图像进行描述, 并基于 Gabor 相位提出多尺度的细节点检测方法; 然后利用提取细节点过程中的信息, 设计基于傅里叶响应的质量评价方法和基于Gabor 振幅的质量评价方法; 最后融合两种质量评价结果, 并对检测到的细节点进行筛选。实验结果表明, 所提方法能够有效地提取高分辨率掌纹图像的细节点, 并去除不可信细节点。与其他方法相比, 具有更好的细节点提取结果。     

Automatic Image Inspection of Fabric Defects Based on Optimal Gabor Filter

An effective method for automatic image inspection of fabric defects is presented. The proposed method relies on a tuned 2D-Gabor filter and quantum-behaved particle swarm optimization( QPSO) algorithm. The proposed method consists of two main steps:( 1) training and( 2) image inspection. In the image training process,the parameters of the 2D-Gabor filters can be tuned by QPSO algorithm to match with the texture features of a defect-free template. In the inspection process, each sample image under inspection is convoluted with the selected optimized Gabor filter.Then a simple thresholding scheme is applied to generating a binary segmented result. The performance of the proposed scheme is evaluated by using a standard fabric defects database from Cotton Incorporated. Good experimental results demonstrate the efficiency of proposed method. To further evaluate the performance of the proposed method,a real time test is performed based on an on-line defect detection system. The real time test results further demonstrate the effectiveness, stability and robustness of the proposed method,which is suitable for industrial production.     

特征选择模糊加权多通道Gabor人脸识别

对如何选取和表示人脸的Gabor特征、如何融合多通道Gabor的识别结果进行了研究.提出了一种多通道Gabor人脸识别方法:依据各通道特征可分离性判据确定特征提取区域、计算通道权值,采用模糊加权规则融合多通道的识别结果.该方法降低了特征冗余度;考虑了各通道识别能力的差异性;更好地解决了分类"边界"问题.在AR,CAS-PEAL-R1,YaleB和ORL人脸库上的实验结果表明,本文方法较传统多通道Gabor表征方法具有更高的识别率,平均识别时间较传统整体表征有较大的优势.     

Multi-modal face parts fusion based on Gabor feature for face recognition

A novel face recognition method,which is a fusion of multi-modal face parts based on Gabor feature(MMP-GF),is proposed in this paper.Firsdy,the bare face image detached from the normalized imagewas convolved with a family of Gabor kernels,and then according to the face structure and the key-pointslocations,the calculated Gabor images were divided into five parts:Gabor face,Gabor eyebrow,Gaboreye,Gabor nose and Gabor mouth.After that multi-modal Gabor features were spatially partitioned intonon-overlappi...     

人脸识别中基于互信息的特征优选

人脸识别领域中常用Gabor小波系数表示人脸特征.然而,提取的人脸Gabor特征是高维数据,不可避免存在冗余和随机噪声的干扰.为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征选取方法.首先计算训练集上的任两张人脸图像的Gabor特征差,生成类内空阃和类外空间.用单个Gabor特征训练筒单两值分类器,以其在类内空间和类外空间的分类错误率作为判据评价该Gabor特征的分类能力.在选取分类错误低的特征的同时还要再评估候选特征与已选特征间的互信息,这样优选出具有无冗余、低误差率的特征.最后对这些优选的Gabor特征进行主成分分析和线性判别分析完成人脸识别.在CAS-PEAL大型人脸数据库上的实验结果表明,所提出的方法不但可大大降低Gabor特征的维数,而且还有效提高了识别精度.