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Gabor滤波小结

Posted on 2012-07-14 11:09 polly 阅读(16085) 评论(0)  编辑 收藏 引用 所属分类: 模式识别&图像处理

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一.房屋检测小结   

    一开始,直接用LSDLine Segment Detector)检测VHRVery High Resolution)遥感卫星图像中的房屋,效果很屎。效果很屎的主要原因是因为存在各种干扰,概括下来,主要有:
      1.
道路。道路干扰性强主要是因为道路呈现各种形态,弯曲,笔直,宽度不一。同时还有桥梁也影响检测率,桥梁附近呈现较好的阴影效果和Line Segment,会干扰几何检测方法。
      2.
森林或农田。利用LSD检测Line Segment的时候,由于LSD原理限制,在森林或农田区域,会形成较多的Line Segment,影响几何检测方法。
      3.
房屋本身。实际VHR遥感图像中,房屋形态较多,大小差异较大,且有的呈现不规则的形状,有的成像后,边缘模糊,不利于产生较好的LSD结果。
      4.
遮挡。主要是被森林遮挡,屋顶形状不完整,不利于设计算法判别。
      6.
光照不均,屋顶自身纹理。光照不均和屋顶自己纹理不均匀,都会加大VHR中物体的检测难度。     
   

二.Gabor 滤波器简介(部分资料来自维基百科)

   在图像处理领域,Gabor滤波器是一个用于边缘检测的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表示接近人类视觉系统对于频率和方向的表示,并且它们常备用于纹理表示和描述。在空域,一个2维的Gabor滤波器是一个正弦平面波和高斯核函数的乘积。Gabor滤波器是自相似的,也就是说,所有Gabor滤波器都可以从一个母小波经过膨胀和旋转产生。实际应用中,Gabor滤波器可以在频域的不同尺度,不同方向上提取相关特征。

三.Gabor滤波器公式化定义 

公式中:

λ:正弦函数波长;

θGabor核函数的方向 

ψ:相位偏移

σ:高斯函数的标准差 

γ 空间的宽高比(这个没太理解

 

四.Gabor 滤波器opencv实现代码

  1CGaborFilter::CGaborFilter(float dLambda, float dTheta, float dRatio_S2L, float dGamma, float dPhi)
  2{
  3    Lambda = dLambda;
  4    Theta = dTheta;
  5    sigma = dLambda*dRatio_S2L;
  6    Gamma = dGamma;
  7    Phi = dPhi;
  8    m_pGaborFilter = NULL;
  9    bParam = 1;
 10}

 11
 12
 13CGaborFilter::~CGaborFilter(void)
 14{
 15    cvReleaseMat(&m_pGaborFilter);
 16}

 17
 18void CGaborFilter::Init()
 19{
 20    float dtmp;
 21    int itmp;
 22    if(is_param() == 0)
 23    {
 24        printf("The parameters are not enough!");
 25    }

 26    else
 27    {
 28        dtmp = sqrt(48*pow(sigma,2)+1);
 29        itmp = cvRound(dtmp);
 30        if(itmp%2 == 0)
 31            itmp ++;
 32        GaborWindow.height = GaborWindow.width = 16;
 33        bInit = 1;
 34
 35        create_kernel();
 36    }

 37}

 38
 39void CGaborFilter::Init(float dSigma,float dTheta,float dPhi)
 40{
 41    float dtmp;
 42    int itmp;
 43
 44    sigma = dSigma;
 45    Theta = dTheta;
 46    Phi = dPhi;
 47    Gamma = GAMMA;
 48    Lambda = sigma/RATIO_S2L;
 49    bParam = 1;
 50
 51    dtmp = sqrt(24*pow(sigma,2));
 52    itmp = cvRound(dtmp);
 53    if(itmp%2 == 0)
 54        itmp ++;
 55    GaborWindow.height = GaborWindow.width = itmp;
 56    bInit = 1
 57
 58    create_kernel();
 59}

 60
 61void CGaborFilter::Init(float dLambda,float dTheta, float dPhi,float dGamma)
 62{
 63    float dtmp;
 64    int itmp;
 65
 66    Lambda = dLambda;
 67    Theta  = dTheta;
 68    Phi    = dPhi;
 69    Gamma  = dGamma;
 70    sigma  = Lambda * RATIO_S2L;
 71    bParam = 1;
 72
 73    dtmp = sqrt(24*pow(sigma,2));
 74    itmp = cvRound(dtmp);
 75    if(itmp%2 == 0)
 76        itmp ++;
 77    GaborWindow.height = GaborWindow.width = itmp;
 78    bInit = 1
 79
 80    create_kernel();
 81}

 82
 83void CGaborFilter::create_kernel()
 84{
 85    float tmp1,tmp2,xtmp,ytmp,re;
 86    int i,j,x,y;
 87
 88    if(is_init() == 0)
 89        printf("The parameters haven't been initialed!");
 90
 91
 92    else{
 93
 94
 95        m_pGaborFilter = cvCreateMat(GaborWindow.height,GaborWindow.width,CV_32FC1);
 96        for(i= 0; i< GaborWindow.height; i++)
 97            for(j = 0; j< GaborWindow.width; j++)
 98            {
 99                x = j - GaborWindow.width/2;
100                y = i - GaborWindow.height/2;
101
102
103                xtmp = (float)x*cos(Theta) - (float)y*sin(Theta);
104                ytmp = (float)x*sin(Theta) + (float)y*cos(Theta);
105
106                tmp1 = exp(-(pow(xtmp,2)+pow(ytmp*Gamma,2))/(2*pow(sigma,2)));
107                tmp2 = cos(2*PI*xtmp/Lambda + Phi);
108                // int p=sizeof(float);
109                re   = tmp1*tmp2;
110                cvSetReal2D((CvMat*)m_pGaborFilter,i,j,re);
111
112            }

113            bKernel = 1;
114    }

115}

116
117IplImage * CGaborFilter::get_Image()
118{
119    if(is_kernel() == 0)
120    {
121        printf("The filter hasn't bee created!");
122    }

123    else
124    {
125        IplImage *pImg = cvCreateImage(GaborWindow,IPL_DEPTH_32F,1);
126        IplImage *pImgU8 = cvCreateImage(GaborWindow,IPL_DEPTH_8U,1);
127        CvMat * pMat = cvCreateMat(GaborWindow.height,GaborWindow.width,CV_32FC1);
128
129        cvCopy(m_pGaborFilter,pImg);
130        //pImg->imageData = (char *)pMat->data;
131        cvNormalize((IplImage*)pImg, (IplImage*)pImg,0,255,CV_MINMAX,NULL);
132        cvConvertScaleAbs(pImg,pImgU8,1,0);
133        return pImgU8;
134    }

135}

136
137IplImage * CGaborFilter::do_filter(const IplImage * src)
138{
139    if(is_kernel()==false)
140    {
141        printf("The Gabor Kernel has not been created!");
142    }

143    else{
144
145        IplImage *pDestImage = cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),IPL_DEPTH_8U,1);
146        // IplImage * pGaborImage = get_Imge();
147        // CvMat GaborKernel = cvMat(pGaborImage->height,pGaborImage->width,CV_8U,pGaborImage->imageData);
148        IplImage *tmpImg = cvCloneImage(src);
149        IplImage *tmpGrayImg = cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),IPL_DEPTH_8U,1);
150
151        if(tmpImg->nChannels != 1)
152        {
153            cvCvtColor(tmpImg,tmpGrayImg,CV_BGR2GRAY);
154        }

155        else 
156        {
157            cvReleaseImage(&tmpGrayImg);
158            tmpGrayImg = tmpImg;
159        }

160        CvMat * pGaborKernel = get_Mat();
161
162        cvFilter2D(tmpGrayImg,pDestImage,pGaborKernel,cvPoint((GaborWindow.width-1)/2,(GaborWindow.height-1)/2));
163
164        cvReleaseImage(&tmpImg);
165        return  pDestImage;  
166    }

167}




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