基于Gabor变换的微动目标微多普勒分析与仿真

解读Gabor滤波器 Fourier 变换是一种信号处理的有力工具，可以将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取到的特征。但是Fourier变换缺乏时间和位置的局部信息。 Gabor 变换是一种短时加窗Fourier变换（简单理解起来就是在特定时间窗内做Fourier变换），是短时傅里叶变换中窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况。因此，Gabor滤波器可以在频域上不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外，Gabor函数与人眼的作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。 在二维空间中，使用一个三角函数(a)（如正弦函数）与一个高斯函数(b)叠加，我们得到了一个Gabor滤波器(c

Gabor Filtering of Complex Hue/Saturation Images for Color Texture Classification Gabor滤波器：复杂色调/饱和度图图像的颜色纹理分类

【matlab代码】对仿真信号用Gabor变换进行时频分析.m

输入路径后可成功实现Gabor滤波器滤波

针对实际监控中人体目标轮廓的多尺度特性，提出一种用于人体目标检测的多尺度方向特征描述子(HOGG)。首先采用Gabor滤波器提取人体图像对应不同尺度、不同方向的多个Gabor幅值域图谱，然后将相同尺度不同方向的幅值域图谱融合以降低特征维数，并对每幅融合图像提取梯度方向直方图(HOG)特征，最后将这些HOG特征联合起来作为人体图像表征。利用支持向量机(SVM)对描述特征进行分类，在CAVIAR数据库中进行了实验，结果表明，该算法对人体目标检测具有较好的性能。

【表情识别】基于Gabor特征实现微表情识别系统含Matlab源码

大数据-算法-（）中周期子集上的多窗口Gabor标架.pdf

论文仅供学习和参考。 介绍了基于计算机视觉的机场跑道异物检测和识别系统。 首先介绍了其总体结构，然后提出一种基于边缘特征的异物检测方法，最后提出了基于 Gabor 纹理的异物特征提取方法，并以此为依据进行分类。

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