इन दो गैबर फिल्टर कार्यों के बीच अंतर क्या हैं

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मुझे अपनी परियोजना में पृष्ठीय हाथ की नस की छवियों पर नसों की दृश्यता बढ़ाने की आवश्यकता है। मैं दो अलग-सम सममित गैबोर फिल्टर बैंक का उपयोग करता हूं, जो दृश्यता को बढ़ाता है।

पहले बैंक में ये कार्य होते हैं:

{जी}_{म क}^{इ} (एक्स, y) = \frac{γ}{2 π σ^{2}} \exp {- \frac{1}{2} (\frac{{एक्स}_{θ} + γ^{2} y_{θ}^{2}}{σ^{2}})} \times (क्योंकि (2 π च_{0} {एक्स}_{θ}) - \exp (- \frac{υ^{2}}{2}))

$G^\mathit{e}_\mathit{mk}(x,y)=\dfrac{\gamma}{2\pi\sigma^2}\exp\Bigg\{-\frac{1}{2}\left(\dfrac{x_\mathit{\theta}+\gamma^2y_\mathit{\theta}^2}{\sigma^2}\right)\Bigg\}\times \left(\cos(2\pi f_\mathit{0}x_\mathit{\theta})-\exp(-\dfrac{\upsilon^2}{2})\right)$

दूसरे बैंक में ये शामिल हैं:

{जी}_{म क}^{इ} (एक्स, y) = \exp {- \frac{1}{2} (\frac{{एक्स}_{θ} + γ^{2} y_{θ}^{2}}{σ^{2}})} \times क्योंकि (2 π च_{0} {एक्स}_{θ})

$G^\mathit{e}_\mathit{mk}(x,y)=\exp\Bigg\{-\frac{1}{2}\left(\dfrac{x_\mathit{\theta}+\gamma^2y_\mathit{\theta}^2}{\sigma^2}\right)\Bigg\}\times \cos(2\pi f_\mathit{0}x_\mathit{\theta})$

जहाँ स्केल इंडेक्स है, ओरिएंटेशन इंडेक्स है, फ़िल्टर सेंटर फ़्रीक्वेंसी है, मानक विचलन (जिसे अक्सर स्केल कहा जाता है), अण्डाकार गॉसेसम लिफाफे का पहलू अनुपात है, है डीसी प्रतिक्रिया का कारक, और और निर्देशांक के घुमाए गए संस्करण हैं। । $m$ $k$ $f_\theta$ $\sigma$ $\gamma$ $\upsilon$ $x_\theta=(x\cos\theta+y\sin\theta)$ $y_\theta=(-x\sin\theta+y\cos\theta)$ $x$ $y$

मैंने इन फ़िल्टर को MATLAB में कोडित किया है, मुझे कोडिंग पर कोई समस्या नहीं है। लेकिन मैं इन दो विस्तृत कार्यों के बीच अंतर्निहित अंतर को नहीं समझ सकता।

image-processing filter-design

— saglamp
स्रोत

V कैसे निर्धारित किया जाता है?

— विनी

देर से प्रतिक्रिया व्यक्त करने के लिए क्षमा करें।

υ = \sqrt{2 l n 2 / β}

$\upsilon=\sqrt{2ln2/\beta}$

β = (2^{Δ ω} - 1) / (2^{Δ ω} + 1)

$\beta=(2^{\Delta\omega}-1)/(2^{\Delta\omega}+1)$

Δ ω

$\Delta\omega$

Δ ω (\in [1, 1.5])

$\Delta\omega(\in [1, 1.5])$

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शिखर के स्थान और गाऊसी लिफाफे के दो अक्षों के पैमाने के आधार पर फ़िल्टर में एक बड़ी डीसी प्रतिक्रिया हो सकती है। शून्य डीसी प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए एक लोकप्रिय दृष्टिकोण कम-पास गौसियन फिल्टर के आउटपुट को घटाना है, जो कि इन दोनों में से पहला है। छवियों के मामले में, यदि डीसी प्रतिक्रिया नहीं निकाली जाती है, तो फ़िल्टर छवि की पूर्ण तीव्रता पर प्रतिक्रिया देगा।

यह ट्यूटोरियल थोड़ा और विस्तार देता है।

— टीडीसी
स्रोत

ट्यूटोरियल के उत्तर के लिए धन्यवाद। मैंने ट्यूटोरियल पढ़ा है लेकिन मैं अभी भी "छवि की पूर्ण तीव्रता" के बारे में उलझन में हूं। मुझे डीसी प्रतिक्रिया के बीच अंतर के बारे में अधिक जानकारी की आवश्यकता है गैबर फ़िल्टर को घटाया गया और एक को घटाया नहीं गया। उदाहरण के लिए, मुझे आश्चर्य है कि यदि हम एक ही छवि पर दोनों फ़िल्टर के दृढ़ीकरण को देखते हैं, तो इन परिणामों में क्या अंतर होगा?

— 15:25 बजे saglamp

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उल्लिखित डीसी घटक अंतर के अलावा (जहां आमतौर पर v ^ 2 = सिग्मा ^ 2)। पहले सूत्र में पहले गुणांक की वजह से एक सामान्यीकृत गाऊसी है, हालांकि मुझे यकीन नहीं है कि एक वेवफंक्शन के सामान्यीकरण वाले हिस्से का कितना उपयोग होता है, क्योंकि इसमें संभाव्यता कार्य शामिल नहीं है।

— jiggunjer
स्रोत