眼底视网膜血管增强方法（二）Gabor滤波 傅里叶变换自提出后被广泛地运用于信号、图像领域，但傅里叶变换是在整个时域进行分析，其变换到频域后丢失了原来的时域信息。对一整副图像进行傅里叶变换后，我们只能得到整副图像的频率分布情况，但很多时候我们是关心图像的局部频率分布，像边缘部分，这时傅里叶就无能无力了。为了使傅里叶具有局部特性，D.Gabor在1946年提出窗口傅里叶变换，即gabor变换。

Gabor滤波器是在测不准原则下能够在时域和频域中唯一能取得最佳的联合分辨率函数（测不准原则：是指在时域与频域中都要获得任何的测量精度那是不可能同时实现的，要使时域分辨率有所提高，必须牺牲频域的分辨率，反之亦然），进而Gabor小波滤波器则是由Gabor滤波器演化而来的，它结合Gabor滤波器多角度和小波滤波器的多尺度的优点，而且它的多通道滤波与人类的视觉系统相似，因为人类的视觉系统针对于不同的视

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一直在做人脸识别方向，想用一下Gabor滤波器做一下Gabor人脸。从网上看到 Mian Zhou. Thesis. Gabor-Boosting Face Recognition的Gabor代码，也是基于Opencv的但是，代码是基于C结构的，用起来感觉不方便，就花一天的时间，修改成了C++结构的。 /*Copyright (C) 2014 by Fangqi SuReference:

1.滤波器的特性就是让信号在低频率、高频率、或者中间一段频率之间通过； 2. Gabor滤波器是带通滤波器，但是速度比较慢，gabor滤波得到原信号在一个给定的时域窗和一个给定的频域窗之间的能量，也就是给原来信号在某个窗口之外的能量给过滤掉； 3. 在空间域中，一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数。 Gabor滤波器的脉冲响应，可以定义为一个正弦波（对于二维Gabor滤波

1、提取频率过程反复看了好几遍，大致过程能看懂，个别地方看不太懂；有些方面仍然需要仔细琢磨； 2. FingerprintGetMask：这个函数的作用是提取出图像中像素点周围相差异常的点，比如：如果图像的某个点的像素是100，其周围点的像素分别是98,99,101,300；那么这个像素值为300的就要被提取出来进行处理； 3. 查了很多Gabor滤波器的资料，gabor滤波器是一种正弦函数和

原文转自 http://blog.csdn.net/jolly12191/article/details/46428107

Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。   Gabor变换是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况.   Gabor变换的本质实际上还是对二维图像求卷积。因此二维卷积运算的效率就直接决定了Gabor变换的效率。在这里我先说说二