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在corel 1000圖像庫上提取gabor特征的gabor濾波器參數(shù)如何設(shè)置？
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我的問題是newgabor濾波器中的N,freq,flag等如何設(shè)置？N是采樣的矩形網(wǎng)格尺寸，freq是最大和最小的中心頻率，flag是個選項，選1是移走gabor實部的dc值，0是不移走。partition中的stage,orientation分別代表分解層數(shù)和方向，我設(shè)置的是3,8. Corel1000中的是rgb彩色圖像，對其提取gabor特征，N,index，freq，partition，flag應(yīng)如何設(shè)置？我設(shè)置的N=64,freq=[0.05,.04],flag=1,但用其作檢索結(jié)果不理想。相應(yīng)的代碼如下： 在corel 1000圖像庫上提取gabor特征的主程序如下： n=1000; feature=[]; for j=1:n j=num2str(j); img=imread(['C:\Program Files\MATLAB\R2013a\work\image.orig\',j,'.jpg']); img=rgb2gray(img); j=str2num(j); feature(j,  =newgaborfeature(img);end 調(diào)用的newgaborfeature函數(shù)如下： function feature=newgaborfeature(img) if isa(img,'double')~=1 img = double(img)/255; end feature=[]; N=64; freq=[0.05,0.4]; stage=3; orientation=8; partition=[stage,orientation]; flag=1; for s = 1:stage for n = 1  rientation[Gr,Gi] = newgabor(N,[s,n],freq,partition,flag); G=Gr+1i*Gi; Gfilter=conv2(img,G,'same'); Gfilter=sqrt(imag(Gfilter).^2+real(Gfilter).^2); mu=mean(mean(Gfilter)); sigma=std2(Gfilter); feature=[feature,mu,sigma]; end end 調(diào)用的newgabor濾波器如下： %---------------------------------------------------------------------- % This function generate the spatial domain (空間域)of the Gabor wavelets % which are specified by number of scales and orientations and the % maximun and minimun center frequency(中心頻率). % % N : the size of rectangular grid(矩形網(wǎng)格) to sample(采樣) the gabor % index : [s,n] specify which gabor filter is selected % freq : [Ul,Uh] specify the maximun and minimun center frequency % partition : [stage,orientation] specify the total number of filters % flag : 1 -> remove the dc value of the real part of Gabor % 0 -> not to remove %---------------------------------------------------------------------- function [Gr,Gi] = newgabor(N,index,freq,partition,flag) % get parameters s = index(1); n = index(2); Ul = freq(1); Uh = freq(2); stage = partition(1); orientation = partition(2); % computer ratio a for generating wavelets base = Uh/Ul; C = zeros(1,stage); C(1) = 1; C(stage) = -base; P = abs(roots(C)); a = P(1); % computer best variance of gaussian envelope u0 = Uh/(a^(stage-s)); Uvar = ((a-1)*u0)/((a+1)*sqrt(2*log(2))); z = -2*log(2)*Uvar^2/u0; Vvar = tan(pi/(2*orientation))*(u0+z)/sqrt(2*log(2)-z*z/(Uvar^2)); % generate the spetial domain of gabor wavelets j = sqrt(-1); if (rem(N,2) == 0) side = N/2-0.5; else side = fix(N/2); end; x = -side:1:side; l = length(x); y = x'; X = ones(l,1)*x; Y = y*ones(1,l); t1 = cos(pi/orientation*(n-1)); t2 = sin(pi/orientation*(n-1)); XX = X*t1+Y*t2; YY = -X*t2+Y*t1; Xvar = 1/(2*pi*Uvar); Yvar = 1/(2*pi*Vvar); coef = 1/(2*pi*Xvar*Yvar); Gr = a^(stage-s)*coef*exp(-0.5*((XX.*XX)./(Xvar^2)+(YY.*YY)./(Yvar^2))).*cos(2*pi*u0*XX); Gi = a^(stage-s)*coef*exp(-0.5*((XX.*XX)./(Xvar^2)+(YY.*YY)./(Yvar^2))).*sin(2*pi*u0*XX); % remove the real part mean if flag is 1 if (flag == 1) m = sum(sum(Gr))/sum(sum(abs(Gr))); Gr = Gr-m*abs(Gr); end; 1.jpg 2.jpg 3.jpg 4.jpg |
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