Extracting primitives from imagery plays an important task in visual information processing since the primitives provide useful information about characteristics of the objects and patterns. The human visual system utilizes features without difficulty for image interpretation, scene analysis and object recognition. However, to extract and to analyze feature are difficult processing. The ultimate goal of digital image processing is to extract information and reconstruct objects automatically. The objective of this study is to develop robust method to achieve the goal of the image processing. In this study, an adaptive strategy was developed by implementing Gabor filters in order to extract feature information and to segment images. The Gabor filters are conceived as hypothetical structures of the retinal receptive fields in human vision system. Therefore, to develop a method which resembles the performance of human visual perception is possible using the Gabor filters. A method to compute appropriate parameters of the Gabor filters without human visual inspection is proposed. The entire framework is based on the theory of human visual perception. Digital images were used to evaluate the performance of the proposed strategy. The results show that the proposed adaptive approach improves performance of the Gabor filters for feature extraction and segmentation.
The Gabor cosine and sine transform can be applied to image and video compression algorithm by representing image frequency components locally The computational complexity of forward and inverse matrix transforms used in the compression and decompression requires O($N^3$)operations. In this paper, the length of basis functions is truncated to produce a sparse basis matrix, and the computational burden of transforms reduces to deal with image compression and reconstruction in a real-time processing. As the length of basis functions is decreased, the truncation effects to the energy of basis functions are examined and the change in various Qualify measures is evaluated. Experiment results show that 11 times fewer multiplication/addition operations are achieved with less than 1% performance change.
In the process of the sonar image textures produced, the orientation and scale factors are very significant. However, most of the related methods ignore the directional information and scale invariance or just pay attention to one of them. To overcome this problem, we apply Gabor wavelet to extract the features of sonar images, which combine the advantages of both the Gabor filter and traditional wavelet function. The mother wavelet is designed with constrained parameters and the optimal parameters will be selected at each orientation, with the help of bandwidth parameters based on the Fisher criterion. The Gabor wavelet can have the properties of both multi-scale and multi-orientation. Based on our experiment, this method is more appropriate than traditional wavelet or single Gabor filter as it provides the better discrimination of the textures and improves the recognition rate effectively. Meanwhile, comparing with other fusion methods, it can reduce the complexity and improve the calculation efficiency.
Analyzing functions with small values of the product of position and frequency uncertainties have many advantages in image processing and data compression. Until now, this values has been computed based on the uncertainty principle, but the computed frequency uncertainty is not practical the human visual filters which have on-zero peak response frequencies. A new metric for the frequency uncertainty is used to calculate a deviation about the frequency which has maximum response. The joint effective widths for various functions are derived. As the result of analysis, the joint uncertainty for many functions converges to 0.5 as the joint parameter increases. Furthermore. Gabor cosine function shows an excellent performance among the mentioned functions.
Aiming at the defect detection quality of denim fabric, this paper designs an improved algorithm based on the optimized Gabor filter. Firstly, we propose an improved defect detection algorithm of jean fabric based on the maximum two-dimensional image entropy and the loss evaluation function. Secondly, 24 Gabor filter banks with 4 scales and 6 directions are created and the optimal filter is selected from the filter banks by the one-dimensional image entropy algorithm and the two-dimensional image entropy algorithm respectively. Thirdly, these two optimized Gabor filters are compared to realize the common defect detection of denim fabric, such as normal texture, miss of weft, hole and oil stain. The results show that the improved algorithm has better detection effect on common defects of denim fabrics and the average detection rate is more than 91.25%.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.620-623
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2003
The TAM (Topographic Attentive Mapping) network is a biologically-motivated neural network. Fuzzy rules are acquired from the TAM network by the pruning algorithm. In this paper we formulate a new input layer using Gabor function for TAU network to realize receptive field of human visual cortex.
Recently, owing to the technology advances in computer science and image processing, age of face classification have become prevalent topics. It is difficult to estimate age of facial shape with statistical figures because facial shape of the person should change due to not only biological gene but also personal habits. In this paper, we proposed a robust age of face classification method by using Gabor feature and fuzzy support vector machine(SVM). Gabor wavelet function is used for extracting facial feature vector and in order to solve the intrinsic age ambiguity problem, a fuzzy support vector machine(FSVM) is introduced. By utilizing the FSVM age membership functions is defined. Some experiments have conducted to testify the proposed approach and experimental results showed that the proposed method can achieve better age of face classification precision.
In this paper, we propose a new image quality assessment scheme considering the human visual perception characteristics. A subjective quality assessment is obtained by the response of the receptive field in the primary visual cortex and a human's eye can't focus on all of the visual range in a moment. Take advantage of two facts above, we apply Gabor wavelet transform, which is well fit the receptive field in the cortex, to divided constant sized subblocks. Then a local distortion of the subblocks and a global distortion for the entire image are calculated in order. The proposed method has been evaluated using video test sequences provided by the Video Quality Experts Group (VQEG). The experimental results show that good correlation with human perception is obtained using the proposed metric, which is what we called GPSNR.
When scenes in the real world are perceived for the purpose of computer/robot vision fields, there are great deals of texture based patterns in them. This paper introduces a texture feature representation on a coordinate system in which many different patterns can be represented with a mathematical model (Gabor function). The representation of texture features of each pattern on the coordinate system results in the high performance/competence of texture pattern classification. A decision tree algorithm is used to classify pattern data represented on the proposed coordinate system. The experimental results for the texture pattern classification show that the proposed method is better than previous researches.
The major threat of geometric manipulations is that they change the positions of watermarks, therefore the detection process fails to extract watermark properly. Since they cause the same effects on the host image as watermarks simultaneously, evaluating the distorted host image can be helpful to measure the nature of distortions. In this paper, we propose a geometrical distortion-resilient watermarking algorithm based on this property. Firstly we evaluate the orientation of a host image by filtering it with directional Gabor kernels, then we insert embedding pattern aligned to the estimated orientation. In its detection step, we evaluate the orientation again by Gabor filtering, then simply project and average the projected value to obtain a 1-D projection average pattern. Finally, auto-correlation function of the 1-D projection average pattern identifies periodic peaks. Analysed are experimental results against geometrical attacks including aspect ratio changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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