有关Gabor

Gabor特征是一种可以用来描述图像纹理信息的特征。此外，Gabor小波对于图像的边缘敏感，\能够提供良好的方向选择和尺度选择特性，可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。Gabor滤波器可以提取不同方向上的纹理信息。Gabor滤波器对于光照变化不敏感,能够提供对光照变化良好的适应性，能容忍一定程度的图像旋转和变形，对光照、姿态具有一定的鲁棒性。
基于以上特性，Gabor滤波器被广泛应用于人脸识别的预处理。

Gabor滤波器的定义

在二维空间中，使用一个三角函数(如正弦函数)与一个高斯函数相乘就得到了一个Gabor滤波器。

• x,y分别表示像素坐标位置

• λ 表示滤波的波长；（波长越大，黑白相间的间隔越大）通常大于等于2，但不能大于输入图像尺寸的五分之一。

• θ 表示Gabor核函数图像的倾斜角度；

• ϕ表示相位偏移量，范围是-180~180；（ϕ=0时白条为中心，ϕ=180时，黑条为中心 ）

• σ表示高斯函数的标准差；（σ增大，条纹数量越多）

• γ表示