机器视觉的Gabor Feature特征表达

在机器视觉中，gabor feature是一种比较常见的特征，因为其可以很好地模拟人类的视觉冲击响应而被广泛应用于图像处理， gabor feature 一般是通过对图像与gabor filter做卷积而得到，gabor filter定义为高斯函数与正弦函数的乘积，其表达式如下：

gabor filter 的实数部分，相当于各个方向的边缘检测算子，基于这一特性，可以利用 gabor filter来构造gabor space，下图给出一个各个方向的gabor filter：

利用 gabor filter 与 图像 做卷积，可以得到不同方向，不同尺度滤波后的图像，如下所示：

可以利用卷积后的图做进一步的处理，用来做各种分类，识别之类的。