Gabor Filters: Manjunath, B. S., & Ma, W. Y. (1996). Texture features for browsing and retrieval of image data. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18(8), 837-842.

Gabor滤波器是一种基于Gabor函数的特定频率和方向选择性滤波器。它是由Dennis Gabor于1946年提出的，用于图像处理和计算机视觉领域。Gabor滤波器结合了时域（空间域）和频域（频率域）的特性，具有在不同尺度和方向上提取图像纹理和边缘信息的能力。

Gabor滤波器基于Gabor函数，该函数是一个复指数函数与高斯函数的乘积。它具有在空间域中产生正弦波的形状，并具有在频率域中集中能量的特性。Gabor滤波器通过对图像进行卷积操作，可以提取与Gabor函数匹配的纹理和边缘信息。

 

 

 

 

Gabor滤波器在图像处理中具有广泛的应用。它可以用于纹理分析、边缘检测、特征提取等任务。Gabor滤波器的选择性使得它对于缺乏纹理、非刚性和稀疏的医学图像具有较好的适应性。

 

在使用Gabor滤波器时，通常需要设置滤波器的频率、方向、尺度等参数，以便根据具体应用的需求来调整滤波器的特性。

 

Gabor滤波器的应用可以使用各种图像处理工具和库来实现，如OpenCV、MATLAB等。通过调整滤波器参数和在图像上进行卷积操作，可以获取Gabor滤波器的响应图像，从而用于后续的图像处理和分析任务。

文首文献同时提出了一种新的自适应滤波器选择策略，以减少图像处理的计算量，同时保持合理的检索性能。