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gabor滤波器在纹理分析中的应用研究

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求在matlab上实现gabor 滤波器图像处理的程序 。这是别人写的程序gabor 滤波器，看一看！Gabor 滤波器、Gabor滤波器、general滤波器的区别可以看这篇文章基于Gabor小波变换纹理图像检索，pdf，在二维Gabor函数中，V的值决定了Gabor滤波的波长，U的值表示Gabor核函数的方向，K表示方向总数 。

1、开发一个指纹识别系统要采用什么方法指纹识别技术从分析指纹局部特征中提取细节特征点，从而可靠地确认一个身份 。指纹识别的优点作为人体独有的特征，指纹的复杂性可以为识别提供足够的特征，并且具有极高的安全性 。与其他身份认证技术相比 ， 指纹识别是一种更理想的身份认证技术 。指纹识别不仅具有许多独特的信息安全优势，而且具有很高的实用性和可行性 。已广泛应用于金融、电子商务以及对安全性能要求较高的行业 。

国外一些公司生产的独立指纹识别系统价格比较贵 。这些都限制了指纹识别技术的普及 。因此，研究开发一种速度快、识别率高、价格低的自主指纹识别系统，具有很大的市场前景和重要的科学研究价值 。本文提出了一种基于DSP的新型指纹识别系统 。硬件利用DSP的高速处理能力，搭建高速数据处理平台 。软件测试了DSP的处理特性和硬件逻辑，改进了传统的指纹算法，满足了实时性和可靠性的要求 。

2、隐写术(三三种重要的隐写术分析将介绍扩展隐写术分析 研究，这三种算法属于一般盲检测算法的范畴，根据像素或DCT系数的特征提取JPEG图像的共生矩和直方图特征 。残差图像的离散余弦变换(DCTR)复数gabor滤波器复数Gabor 滤波器双语例1在分析了现实和想象部分的幅频响应后2 dcomplexGaborfilter，wefindhatthe 2 doddgaborfiltersirsmoreffectiveventhan 2 dcomplexGabor滤波提取特征Sofiristeture 。在分析2D复Gabor 滤波器的实部和虚部幅频响应特性后发现，2D奇Gabor 滤波器在提取虹膜纹理特征方面比2D复Gabor 滤波器更有效 。

3、图像滤波的作用 研究的意义是什么图像过滤刚得到的图像有很多噪点 。这主要是平时的工作和环境造成的 。图像增强就是降低噪声，增强对比度 。常用的有高斯滤波器、均值滤波器、中值滤波器、最小均方误差滤波器和Gabor滤波器 。因为高斯函数的傅里叶变换仍然是高斯函数，高斯函数在频域可以形成一个性能平滑的低通 。高斯滤波可以通过频域乘法来实现 。均值滤波是对信号进行局部平均，

rectangle滤波器(Averaging box filter)独立地平滑这个二维向量的每个分量 。通过计算和变换，得到单位矢量图 。将这个512×512的矢量图分成8×8个小区域，然后在每个小区域内，统计这个区域内的主方向，即统计这个区域内点方向的个数，取最大的方向作为该区域的主方向 。所以我们得到了一个新的64×64的矢量图 。

4、哪位大神能讲讲Gabor小波,Gabor 滤波器,Gabor特征的区别和联系?急...【gabor滤波器在纹理分析中的应用研究】Gabor函数本身不具备小波函数的正交性 。如果Gabor函数是正交化的，就可以称为Gabor小波 。Gabor 滤波器是Gabor函数离散化计算得到的数值模板 。Gabor特征实际上是信号(或图像)与Gabor 滤波器卷积得到的值 。以上是我的拙见 。如有不妥，请其他朋友指教 。

5、在modelsim6.0上使用verilog实现 gabor 滤波器程序很难...部分C码的Gabor变换属于加窗傅里叶变换，Gabor函数可以在频域提取不同尺度和方向的相关特征 。此外，Gabor函数与人眼的生物功能相似，因此常被用于身份识别纹理并取得了较好的效果 。在二维Gabor函数中，V的值决定了Gabor滤波的波长，U的值表示Gabor核函数的方向 ， K表示方向总数 。该参数决定高斯窗口的大小，此处取值 。

6、Gabor 滤波器和一般 滤波器的区别可以看看这篇基于Gabor小波变换的文章纹理图像检索 。pdf 。滤波器的作用是一样的，就是去掉不必要的频谱 。唯一的区别是传递函数和能带形状 。通过matlab仿真可以知道Gabor 滤波器的能带形状是什么 。我们知道光是一种波，每种颜色的光对应一个光谱 。不同光谱的叠加可以形成一幅彩色图像 ， 杂波的干扰必然会影响成像质量，从而降低定位系统的识别能力 。所以需要用digital 滤波器过滤掉不必要的干扰 。
7、求在matlab上实现 gabor 滤波器对图像处理的程序这是别人写的gabor 滤波器的程序 。请看一看！% Gabor filterbidimensionalgabor filterwithdcomponentcompromission，%整个项目的结构图:写DetectFaceDemo.java，代码如下:[Java]viewplancopyprint？package com . nju pt . zhb . test；import org . opencv . core . core；import org . opencv . core . mat；import org . opencv . core . Mato frect；import org . opencv . core . point；import org . opencv . core . rect；import org . opencv . core . scalar；import org . opencv . high GUI . high GUI；import org . opencv . obj detect . cascade classifier；////detectsfacesinimage 。

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