На основе моего кода на фильтре Габора, этот Габор, как следует из его названия, используется для фильтрации изображения и выделения всего, что оно ориентировано в том же направлении фильтрации.
Кстати, существует несколько способов свертки изображения с этим Габором:
Изображение может быть свернуто непосредственно с помощью Gabor с помощью двухмерной свертки. Но все мы знаем, что двумерная свертка требует много вычислений. Итак, если мы рассмотрим изображение размера MxN и размер фильтра PxQ, то для достижения двумерной свертки нам потребуется MN X PQ умножений и сложений. Таким образом, свертка 2D очень затратна для выполнения операции умножения и накопления.
с другой стороны, мы используем преимущество разделяемой свертки. Таким образом, фильтр может быть сначала разделяемым, тогда мы могли бы заменить точечную 2D-свертку двумя одномерными свертками, соответствующими свертке в направлении x и в направлении y. В этом случае мы уменьшаем сложность вычислений до MNP+MNQ = (MN(P+Q)) умножения и сложения.
- Но основная проблема с разделяемым фильтром Габора — свертка в комплексной области. Таким образом, мы можем рассматривать этот Габор как двумерную матрицу низкого ранга. Поэтому можно использовать декомпозицию по отдельным значениям (SVD).
Существуют ли другие способы свертки изображения с помощью Габора, чтобы еще больше снизить сложность вычислений? можно ли найти другой метод, более оптимальный, чем СВД? Может применить какие-то операции к изображению перед фильтрацией? Пожалуйста, мне нужны все ваши ценные мнения.
Могу ли я вместо этого использовать, например, вейвлеты Габора? Является ли вейвлет Габора более оптимальным, чем обычный вейвлет Габора?
