摘要：
在图像处理、模式识别以及计算机视觉等领域中，Gabor 滤波器得到了广泛的应用。 用Gabor 函数形成的二维Gabor 滤波器具有在空间域和频率域同时取得最优局部化的特性，与人类生物视觉特性很相似，因此能够很好地描述对应于空间频率(尺度)、空间位置及方向选择性的局部结构信息。 Gabor变换是一种短时傅里叶变换方法，其实质是在傅里叶变换中加入一个窗函数，通过窗函数来实现信号的时频分析。当选取高斯函数作为窗函数时，短时傅里叶变换称为Gabor变换。 常用的偶对称二维Gabor滤波器可表示为：不同方向下的Gabor滤波器： 图1不同方向上的滤波器 ... 阅读全文
