基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取，Gabor filter，texture

生成Gabor滤波器，并对图像进行滤波，也可提取特征

指纹脊线增强算法，数字图像处理，用 Gabor 滤波器增强指纹脊线的算法，要达到指纹图像的增强，需要通过原始指纹图像提取信息

介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法，该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化。实验表明这种算法具有很好的处理效果。

gabor滤波器用于提取图像纹理！欢迎大家使用。

基于2-D Gabor滤波器的光学定穴体表特征提取方法

matlab图像处理中gabor滤波器代码

提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

使用方法: I = imread('图像文件名'); [G,gabout] = gaborfilter1(I,2,4,16,pi/3); figure,imshow(uint8(gabout));