1 天津大学 精密仪器与光电子工程学院 光电信息技术教育部重点实验室，天津 300072
2 天津市公路工程设计研究院，天津 300201
针对神经网络难以从数据量较少、较单一的路面裂缝图像中提取有效特征的局限性，设计了一种融合Gabor滤波器的卷积神经网络模型（Gabor Filter Convolutional Neural Network，GF-CNN）以进行路面裂缝检测。GF-CNN模型首先将路面图像输入小型参数预测网络中，依据输入图像自适应地选取Gabor滤波器组的参数，并根据所预测参数构建滤波器组对初始路面图像进行滤波，得到Gabor纹理特征图。将纹理特征图输入至基于残差网络构建的特征分类网络中提取深层特征，判断其是否包含裂缝。在GAPs路面图像数据集上的测试结果表明，GF-CNN模型的F1分数达到0.7137，优于其他路面图像检测方法。该模型通过融合纹理特征改善CNN特征提取能力，同时降低Gabor滤波器参数敏感性以提高模型泛化能力，对于路面裂缝图像具有良好的适用性。
卷积神经网络 Gabor滤波 裂缝检测 纹理特征 convolutional neural network Gabor filter crack detection texture feature
1 天津大学 精密仪器与光电子工程学院 光电信息技术教育部重点实验室，天津 300072
2 北京华科创智健康科技股份有限公司，北京 100195
针对超声图像边缘较弱且不连续、图像灰度分布不均的特点，提出一种基于多方向、多频率的Gabor滤波融合多尺度水平集的边缘提取算法。将超声图像成像的不连续性看作随机方向的纹理，利用Gabor滤波的方向性进行不同角度的滤波，通过最大值融合多图像，得到待分割区域和背景之间的差异且最大程度地保留原图像信息的中间图像。同时，使用多中心频率的Gabor滤波核以满足超声图像复杂的频率分布特性，并通过均值融合的方式减弱噪声的影响。再针对融合图像边缘较弱且灰度变化不均的缺陷，改进传统的局部聚类水平集方法，采用不同方差大小的高斯卷积核来适应图像不同部分的灰度变化情况，通过均值融合构造多尺度能量函数。通过在增强图像上迭代改进后的多尺度水平集函数，获取最终边缘。为验证算法的有效性，对胃部超声图像进行测试，分割结果的相关性系数和敏感性系数分别达到了0.856和0.910，相比传统局部强度聚类水平集方法分别提升了20.7%和5%。实验结果表明，该算法可以显著提高超声图像边缘提取的连续性和准确性，有效降低因超声图像灰度不均和边缘较弱造成的过分割现象。
超声图像分割 边缘提取 Gabor滤波 水平集方法 ultrasound image segmentation edge extraction Gabor filter level set method
1 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院, 广西 桂林, 541004
2 广西高校光电信息处理重点实验室, 广西 桂林, 541004
针对抛光曲面工件表面缺陷检测的问题,提出了一种基于反射云纹图像的缺陷检测方法。该方法利用云纹光经抛光曲面反射产生的差异,通过检测云纹图像的变化进行缺陷的检测与定位。分析了抛光曲面的光照模型,使用SHEN-Castan算法抑制云纹边缘阶梯效应,通过Gabor变换与最大熵分割进行缺陷提取,剔除伪缺陷后实现缺陷的检测与定位。实验结果与统计表明,设计的方法能检测出抛光曲面表面上具有形变特征的缺陷,对不同类型的表面缺陷均有92%以上的检出率。利用所提的检测方法,可以自主设置系统的检测分辨率,对不同类型的缺陷具有较高的适应性,极大地提高了系统的可拓展性、普适性与实用性,较好地解决了高反射抛光曲面工件表面形变缺陷检测的问题,具有较高的理论价值与经济价值。
机器视觉 高反射曲面 图像处理 Gabor滤波器 表面缺陷检测 激光与光电子学进展
2019, 56(14): 141501
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院, 北京 100038
为了实现对高光谱图像的分类,提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征,求解稀疏系数,同时增加一个2范式约束,利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明:所提MFISR方法对小样本的检测效果显著,分类性能稳定且较优。
遥感 高光谱图像 稀疏表示 特征提取 Gabor滤波 局部二值模式
1 三峡大学计算机与信息学院, 湖北宜昌 443002
2 湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室(三峡大学), 湖北宜昌 443002
3 三峡大学第一临床医学院超声科, 湖北宜昌 443002
针对人工手动提取视网膜血管工作量大, 主观性强等问题, 本文提出了一种将区域生长思想、脉冲耦合神经网络(PCNN)、高斯滤波器组及 Gabor滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先将二维高斯滤波器组、二维 Gabor匹配滤波器相结合, 对视网膜血管区域进行形态匹配增强, 提升血管与背景的对比度。然后将带有快速连接机制的 PCNN与区域生长思想相结合, 每次从未处理的像素点中选取亮度最大的作为种子, 使用自适应的连接系数及停止条件, 实现眼底图像中血管的自动分割。整个算法在 DRIVE眼底数据库上的实验结果显示, 平均准确度、灵敏度、特异性分别达到 93.96%、78.64%、95.64%, 分割结果中血管断点少, 微小血管清晰, 具有较好的应用前景。
视网膜血管分割 脉冲耦合神经网络 区域生长 高斯匹配滤波器组 Gabor滤波器 retinal blood vessel extraction pulse coupled neural network region growing Gaussian matched filter bank Gabor filter
长春理工大学 光电工程学院 光电测控与光信息传输技术教育部重点实验室, 吉林 长春 130022
针对在全景相机获取到的高交通信息量的复杂场景下传统Canny算子很难实时且鲁棒地提取车道线特征的问题, 提出一种基于Gabor滤波器的最优方向区间快速检测算法。首先利用同心圆环近似展开法将全景图像展开成矩形图像, 然后对展开图像进行不同相位角的Gabor滤波处理, 快速得到使车道线边缘清晰度达到最高的方向区间。在Canny算子检测边缘过程中, 只对处于该区间内的边缘点进行非极大值抑制及进一步处理, 实现车道线的快速检测。最后算法在实拍的500帧视频样本上进行测试, 识别率优于94.2%。结果表明所提算法不易受复杂环境影响, 可用性强, 有效地提高了车道偏离预警系统的实时性与稳定性。
车道线检测 Gabor滤波器 Canny算子 非极大值抑制 lane line detection Gabor filter Canny operator non-maximum suppression 红外与激光工程
2018, 47(8): 0817008
西安工程大学电子信息学院, 陕西 西安 710048
针对牛仔布人工检测慢，误检、漏检率高的问题，提出一种采用最优Gabor滤波器的牛仔布缺陷自动检测算法。首先，对正常的牛仔布图像构造任意的二维Gabor滤波器，同时，采用改进的差分进化算法优化Gabor滤波器参数，得到与正常牛仔布纹理最匹配的参数；然后，根据最优参数构造Gabor滤波器，对待检测图像进行卷积处理，得到特征图像，再结合阈值操作得到初步检测结果；最后，使用矩形框与局部大津法分割出精确的缺陷区域。实验结果表明：该算法能够实现牛仔布的缺陷检测，具有学习时间短、稳健性强和准确率高的特点。
机器视觉 牛仔布缺陷检测 最优Gabor滤波器 差分进化算法 图像分割 激光与光电子学进展
2018, 55(7): 071501
1 江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
2 无锡信捷电气股份有限公司, 江苏 无锡 214072
针对布匹瑕疵检测存在的有效性不高、实时性不强等问题, 提出一种视觉显著性分析和最优椭圆Gabor滤波相结合的瑕疵检测方法。离线阶段采用差分进化算法对无瑕疵样本图像进行椭圆Gabor滤波器的参数寻优, 得到最优EGF; 在线阶段采用软硬件协同设计技术进行软硬件划分, 基于Zynq SoC的PL端实现中值滤波、RGB到CIE LAB格式颜色空间转换、LAB三通道EGF处理, 通过AXI VDMA总线将图像数据传输到PS端, 并计算滤波前后图像特征向量, 提取瑕疵显著区域, 确定阈值分离瑕疵。实验表明, 该方法有效地抑制了背景凸显瑕疵区域, 且软硬件结合提速明显, 具有较高的有效性和实时性。
光学测量 布匹瑕疵 显著性分析 椭圆Gabor滤波 软硬件协同设计 optical measurement fabric defect salient analysis elliptical Gabor filter hardware-software co-design
1 上海航天控制技术研究所，上海 201109
2 中国航天科技集团公司红外探测技术研发中心，上海 201109
针对复杂海天背景下红外弱小目标难以检测与识别的问题，提出了基于海天线检测实现远距离弱小目标识别的方法。该方法对采集到的红外图像进行相关处理。通过用多级小波变换方法抑制背景杂波噪声提高目标信杂比；然后使用多方向Gabor滤波融合方法增强海天线边缘，并通过霍夫变换方法实现海天线定位和检测；最后通过定位海天线确定海天线附近区域的目标搜寻范围，缩小目标点潜在区，从而提高弱小目标在海天背景下的检测和识别概率。
海天背景 弱小目标检测 海天线检测 小波变化 多方向Gabor滤波 sea and sky background small target detection sea-sky line detection wavelet transform multi-direction Gabor filter
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院 苏州生物医学工程技术研究所, 江苏 苏州 215163
考虑人眼对亮度的感知符合韦伯定律的特点, 本文利用log-Gabor滤波器模拟人眼对图像的感知过程, 提出了一种新的log-Gabor韦伯特征, 以便保留不同尺度的符合人眼感知的结构信息。基于此, 还提出了一种应用log-Gabor韦伯特征的图像质量评价方法。首先将待评价失真图像和参考图像从RGB空间转换到YIQ颜色空间, 分离亮度分量和颜色分量。然后利用log-Gabor韦伯特征和梯度特征计算亮度分量失真, 并结合颜色分量的失真, 得到失真图像与参考图像的局部相似度图。最后利用修正的CSF函数, 对局部相似度图进行加权, 得到图像质量评价指标。在LIVE、CSIQ和IVC3个图像库上的实验结果表明, 本文方法与人眼主观感知有很好的一致性, 而且相对于其他方法, 表现更加稳定。本文方法在3个图像库上的加权Spearman秩相关系数(SROCC)为0.949 8, Kendall秩相关系数(KROCC)为0.802 6, Pearson线性相关系数(PLCC)为0.943 8, 相比对比方法有显著的提高。
图像质量评价 对数盖伯滤波器 韦伯特征 颜色分量 对比度敏感度函数 image quality assessment log-Gabor filter Weber feature chromatic component contrast sensitivity function 光学 精密工程
2015, 23(11): 3259
