This HTML5 document contains 131 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n39http://demonstrations.wolfram.com/Gabor3D/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
n40http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/
dbpedia-ethttp://et.dbpedia.org/resource/
n19https://authors.library.caltech.edu/2146/1/
n42http://staff.utia.cas.cz/sroubekf/papers/
n11http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
n32http://
dbpedia-frhttp://fr.dbpedia.org/resource/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n16http://www.vision.caltech.edu/publications/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
dbpedia-cshttp://cs.dbpedia.org/resource/
n18http://www.vision.caltech.edu/manduchi/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n25http://www.cs.kuleuven.be/~graphics/publications/LLDD09PNSGC/
n24http://dbpedia.org/resource/File:
dbphttp://dbpedia.org/property/
n27https://web.archive.org/web/20090419123314/http:/mplab.ucsd.edu/tutorials/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
n21https://pythonhosted.org/LogGabor/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
n30http://www.cs.gmu.edu/~zduric/cs774/Papers/
dbpedia-jahttp://ja.dbpedia.org/resource/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
n17https://web.archive.org/web/20090615224334/http:/matlabserver.cs.rug.nl/
yagohttp://dbpedia.org/class/yago/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
goldhttp://purl.org/linguistics/gold/
n35http://www.cns.nyu.edu/~eero/STEERPYR/
n14http://matlabserver.cs.rug.nl/edgedetectionweb/web/
yago-reshttp://yago-knowledge.org/resource/
n26https://global.dbpedia.org/id/
n36http://mplab.ucsd.edu/tutorials/
dbpedia-ithttp://it.dbpedia.org/resource/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n9http://dbpedia.org/resource/Category:Articles_with_example_MATLAB/
dbpedia-trhttp://tr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-eshttp://es.dbpedia.org/resource/
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item
dbr:Gabor_filter
rdf:type
yago:WikicatLinearFilters yago:WikicatFilters owl:Thing yago:Device103183080 dbo:Software yago:Artifact100021939 yago:Instrumentality103575240 yago:Object100002684 yago:Whole100003553 yago:PhysicalEntity100001930 yago:Filter103339643
rdfs:label
Filtro de Gabor Фильтр Габора Filtro di Gabor Filtre de Gabor ガボールフィルタ Gaborova vlnka Фільтр Ґабора Gabor filter
rdfs:comment
Dvourozměrná Gaborova vlnka je vlnka používaná k detekci frekvencí v různých směrech. Mezi její aplikace patří klasifikace textury, textury nebo . Un filtre de Gabor est un filtre linéaire dont la réponse impulsionnelle est une sinusoïde modulée par une fonction gaussienne (également appelée ondelette de Gabor). Il porte le nom du physicien anglais d'origine hongroise Dennis Gabor. Фильтр Габора — линейный электронный фильтр, импульсная переходная характеристика которого определяется в виде гармонической функции, помноженной на гауссиан. При цифровой обработке изображений этот фильтр применяется для распознавания границ объектов. Из-за свойства соответствия свёртки во временной области умножению в частотной области, преобразование Фурье импульсной передаточной характеристики фильтра Габора является свёрткой преобразований Фурье гармонической функции и гауссиана. где In image processing, a Gabor filter, named after Dennis Gabor, is a linear filter used for texture analysis, which essentially means that it analyzes whether there is any specific frequency content in the image in specific directions in a localized region around the point or region of analysis. Frequency and orientation representations of Gabor filters are claimed by many contemporary vision scientists to be similar to those of the human visual system. They have been found to be particularly appropriate for texture representation and discrimination. In the spatial domain, a 2-D Gabor filter is a Gaussian kernel function modulated by a sinusoidal plane wave (see Gabor transform). El filtro de Gabor es un filtro lineal cuya es una función sinusoidal multiplicada por una función gaussiana. Son funciones casi paso banda. La principal ventaja que se obtiene al introducir la envolvente gaussiana es que las funciones de Gabor están localizadas tanto en el dominio espacial como en el de la frecuencia, a diferencia de lo que ocurre con las funciones sinusoidales, que están perfectamente localizadas en el dominio frecuencial y completamente deslocalizadas en el espacial (las funciones sinusoidales cubren todo el espacio). Por tanto, son funciones más adecuadas para representar una señal conjuntamente en ambos dominios. Ésta es la base que llevó a Gabor a introducirlas en 1946. Il filtro di Gabor è un filtro lineare la cui risposta all'impulso è definita da una funzione armonica moltiplicata per una funzione Gaussiana. In forza del teorema di convoluzione la trasformata di Fourier della risposta all'impulso di un filtro di Gabor, detta anche funzione di trasferimento del sistema, risulta essere la convoluzione fra la trasformata di Fourier della funzione armonica e la trasformata di Fourier della funzione Gaussiana. Фільтр Ґабора — лінійний електронний фільтр, якого визначається у вигляді , помноженої на функцію Гауса. Через властивість відповідності згортки в частотній області множенню у часовій області, перетворення Фур'є імпульсної передавальної характеристики фільтра Ґабора є згорткою перетворень Фур'є гармонійної функції і функції Гауса. де і У цьому рівнянні являє собою довжину хвилі множника-косинуса, визначає орієнтацію нормалі паралельних смуг в градусах, — зсув фаз у градусах і — коефіцієнт стиснення, що характеризує еліптичність функції Ґабора. ガボールフィルタ（英: Gabor filter）は、画像処理の等に用いられる線型フィルタの一種。（2次元のガボールフィルタでは）画像の各点周りの局所領域において、方向毎に特定の周波数成分を抽出することができる。虹彩認識や指紋認証にも応用されている他、哺乳類の脳の一次視覚野にある単純型細胞の活動をモデル化できることが示されている。名称はガーボル・デーネシュに因む。
rdfs:seeAlso
dbr:Morlet_wavelet
foaf:depiction
n11:Gabor-ocr.png n11:Gabor_filter_function.png
dcterms:subject
dbc:Pattern_recognition dbc:Linear_filters dbc:Articles_with_example_Python_(programming_language)_code dbc:Image_processing n9:Octave_code
dbo:wikiPageID
1579200
dbo:wikiPageRevisionID
1120324951
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Python_(programming_language) dbr:Mammalian_brain dbr:Fourier_transform dbr:Real_number dbr:Trabecular dbr:Visual_cortex dbc:Pattern_recognition n9:Octave_code dbr:Vertebral_column dbr:Human_visual_system dbr:Gabor_atom dbr:Complex_number dbr:MATLAB dbr:Gabor_transform dbr:Gabor_wavelet dbr:Orthogonal dbr:Plane_wave n24:Gabor-ocr.png n24:Gabor_filter_function.png dbr:Gaussian_function dbr:Convolution dbr:Dennis_Gabor dbr:Convolution_theorem dbr:Image_analysis dbr:Sinusoidal dbc:Linear_filters dbr:Image_processing dbr:Kernel_function dbr:Impulse_response dbr:Iris_recognition dbr:Optical_character_recognition dbr:Sine_wave dbr:Bone dbr:Imaginary_number dbc:Articles_with_example_Python_(programming_language)_code dbr:GNU_Octave dbr:Gaussian dbr:Fingerprint_recognition dbr:Linear_filter dbr:Feature_extraction dbr:Texture_mapping dbr:Gabor_function dbc:Image_processing dbr:Haskell_(programming_language) dbr:Log_Gabor_filter
dbo:wikiPageExternalLink
n14:edgedetection_examples.html n16:ManduchiPeronaShy_efficient_deformable.pdf n17: n18:def.tar.Z n19:MANieeetsp98.pdf%7Cjournal=IEEE n21: n25: n27:gabor.pdf n30:Daugman-GaborTransforms.pdf n32:matlabserver.cs.rug.nl n35: n36:gabor.pdf n39: n40:44630 n40:44630. n42:gabor_07.pdf%7Cciteseerx=10.1.1.329.6283%7Cs2cid=1452724
owl:sameAs
dbpedia-cs:Gaborova_vlnka dbpedia-fr:Filtre_de_Gabor yago-res:Gabor_filter dbpedia-ja:ガボールフィルタ n26:2JwuR dbpedia-it:Filtro_di_Gabor freebase:m.05czjd dbpedia-es:Filtro_de_Gabor dbpedia-ru:Фильтр_Габора dbpedia-et:Gabori_filter dbpedia-tr:Gabor_Filtresi wikidata:Q2447890 dbpedia-uk:Фільтр_Ґабора
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Disputed_section dbt:Short_description dbt:Cite_web dbt:Cite_journal dbt:Technical dbt:Cite_book dbt:See_also
dbo:thumbnail
n11:Gabor_filter_function.png?width=300
dbo:abstract
Il filtro di Gabor è un filtro lineare la cui risposta all'impulso è definita da una funzione armonica moltiplicata per una funzione Gaussiana. In forza del teorema di convoluzione la trasformata di Fourier della risposta all'impulso di un filtro di Gabor, detta anche funzione di trasferimento del sistema, risulta essere la convoluzione fra la trasformata di Fourier della funzione armonica e la trasformata di Fourier della funzione Gaussiana. Un filtre de Gabor est un filtre linéaire dont la réponse impulsionnelle est une sinusoïde modulée par une fonction gaussienne (également appelée ondelette de Gabor). Il porte le nom du physicien anglais d'origine hongroise Dennis Gabor. Dvourozměrná Gaborova vlnka je vlnka používaná k detekci frekvencí v různých směrech. Mezi její aplikace patří klasifikace textury, textury nebo . El filtro de Gabor es un filtro lineal cuya es una función sinusoidal multiplicada por una función gaussiana. Son funciones casi paso banda. La principal ventaja que se obtiene al introducir la envolvente gaussiana es que las funciones de Gabor están localizadas tanto en el dominio espacial como en el de la frecuencia, a diferencia de lo que ocurre con las funciones sinusoidales, que están perfectamente localizadas en el dominio frecuencial y completamente deslocalizadas en el espacial (las funciones sinusoidales cubren todo el espacio). Por tanto, son funciones más adecuadas para representar una señal conjuntamente en ambos dominios. Ésta es la base que llevó a Gabor a introducirlas en 1946. La transformada de Fourier de un filtro de Gabor son gaussianas centradas en la frecuencia de la función sinusoidal (siendo estas gaussianas la transformada de Fourier de la gaussiana temporal o espacial). Se puede llegar a este resultado empleando la propiedad de convolución de la Transformada de Fourier, que transforma los productos en convoluciones. Así, la transformada de la respuesta de impulso de Gabor es la convolución de la transformada de la función sinusoidal y de la transformada de la función gaussiana. Los filtros de Gabor están directamente relacionados con los wavelets de Gabor, dado que son funciones aproximadamente pasabanda que pueden diseñarse como un banco de filtros con diferentes dilataciones y rotaciones. No obstante, uno de los requisitos de los wavelets, que los filtros sean ortogonales, presenta complicaciones en este caso, requiriendo el uso de wavelets biortogonales. Una opción alternativa consiste en trabajar con representaciones sobrecompletas y considerar que son una buena aproximación al caso ortogonal. Por ejemplo, se pueden descomponer imágenes en bancos de Gabor sobrecompletos y volver a reconstruir la imagen original simplemente sumando los diferentes canales. Esto sólo se podría hacer en modo estricto si los canales de Gabor fuesen ortogonales, pero los errores que se introducen muchas veces no son perceptibles bajo inspección visual. El filtrado de una imagen con funciones de Gabor está relacionado con los procesos en la corteza visual.Concretamente, son un buen modelo para los campos receptivos de las de la corteza cerebral si se supone que éstas poseen un comportamiento lineal. Además, los filtros de Gabor se han empleado en el procesamiento digital de imágenes, donde se han mostrado eficientes a la hora de realizar diferentes tareas, tales como , compresión, etc. El primer hecho sirvió de inspiración para el desarrollo de aplicaciones en el campo del tratamiento de imágenes, mientras que los éxitos en este último campo impulsaron la aparición de teorías acerca de lo que sucede en la corteza visual. ガボールフィルタ（英: Gabor filter）は、画像処理の等に用いられる線型フィルタの一種。（2次元のガボールフィルタでは）画像の各点周りの局所領域において、方向毎に特定の周波数成分を抽出することができる。虹彩認識や指紋認証にも応用されている他、哺乳類の脳の一次視覚野にある単純型細胞の活動をモデル化できることが示されている。名称はガーボル・デーネシュに因む。 Фільтр Ґабора — лінійний електронний фільтр, якого визначається у вигляді , помноженої на функцію Гауса. Через властивість відповідності згортки в частотній області множенню у часовій області, перетворення Фур'є імпульсної передавальної характеристики фільтра Ґабора є згорткою перетворень Фур'є гармонійної функції і функції Гауса. де і У цьому рівнянні являє собою довжину хвилі множника-косинуса, визначає орієнтацію нормалі паралельних смуг в градусах, — зсув фаз у градусах і — коефіцієнт стиснення, що характеризує еліптичність функції Ґабора. Приклад реалізації фільтру Габора для пакету Matlab: function gb = gabor_fn(sigma_x, sigma_y, theta, lambda, psi, gamma)sz_x = fix(6 * sigma_x);if mod(sz_x,2)==0, sz_x = sz_x + 1; end sz_y = fix(6 * sigma_y);if mod(sz_y, 2)==0, sz_y = sz_y + 1; end[x y] = meshgrid(-fix(sz_x/2):fix(sz_x/2), fix(-sz_y/2):fix(sz_y/2));% Поворотx_theta = x*cos(theta) + y*sin(theta);y_theta = -x*sin(theta) + y*cos(theta);gb = exp(-.5 * (x_theta^2/sigma_x^2 + gamma^2 * y_theta.^2/sigma_y^2))* cos(2 * pi/lambda * x_theta + psi); Фільтри Ґабора безпосередньо пов'язані з вейвлетами Ґабора, оскільки вони можуть бути сконструйовані шляхом ряду стиснень і обертань. Простір Ґабора (згортка фільтра з сигналом) часто застосовується в різних додатках обробки зображень, зокрема, для розпізнавання райдужної оболонки в біометричних системах безпеки і вавтоматизованих системах контролю доступу на підставі розпізнавання відбитків пальців. Фильтр Габора — линейный электронный фильтр, импульсная переходная характеристика которого определяется в виде гармонической функции, помноженной на гауссиан. При цифровой обработке изображений этот фильтр применяется для распознавания границ объектов. Из-за свойства соответствия свёртки во временной области умножению в частотной области, преобразование Фурье импульсной передаточной характеристики фильтра Габора является свёрткой преобразований Фурье гармонической функции и гауссиана. где В этом уравнении представляет собой длину волны множителя-косинуса, определяет ориентацию нормали параллельных полос в градусах, — сдвиг фаз в градусах и — коэффициент сжатия, характеризующий эллиптичность функции Габора. Фильтры Габора напрямую связаны с вейвлетами Габора, так как они могут быть сконструированы путём ряда сжатий и вращений. Пространство Габора (свёртка фильтра с сигналом) часто применяется в различных приложениях обработки изображений, в частности, для распознавания радужной оболочки в биометрических системах безопасности и вавтоматизированных система контроля доступа на основании распознавания отпечатков пальцев. In image processing, a Gabor filter, named after Dennis Gabor, is a linear filter used for texture analysis, which essentially means that it analyzes whether there is any specific frequency content in the image in specific directions in a localized region around the point or region of analysis. Frequency and orientation representations of Gabor filters are claimed by many contemporary vision scientists to be similar to those of the human visual system. They have been found to be particularly appropriate for texture representation and discrimination. In the spatial domain, a 2-D Gabor filter is a Gaussian kernel function modulated by a sinusoidal plane wave (see Gabor transform). Some authors claim that simple cells in the visual cortex of mammalian brains can be modeled by Gabor functions. Thus, image analysis with Gabor filters is thought by some to be similar to perception in the human visual system.
gold:hypernym
dbr:Filter
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Gabor_filter?oldid=1120324951&ns=0
dbo:wikiPageLength
17850
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Gabor_filter