Gabor滤波器Matlab实现

该MATLAB源代码可用于图像增强，通过使用Gabor滤波器实现。

Gabor滤波器是一种在图像处理中广泛应用的工具，通过对图像进行频域分析和特征提取。它在识别模式和图像压缩中展示出色的效果，被广泛用于计算机视觉和图像处理领域。本压缩包包含了相关图片及测试数据，适合进一步研究和实验使用。

这是经过改进的Gabor滤波器源码，通过添加视觉效果来提升其可理解性和学习价值。

本资源提供三种不同的方法，使用Matlab实现Gabor滤波器。

Gabor滤波器是MATLAB图像处理中一种重要工具，用于分析图像的频率和方向特征。它基于Gabor函数的数学模型，能有效地提取图像中的边缘和纹理信息。

利用Matlab编写Kalman滤波器，仅需运行主文件（main.m）即可实现。

DoG 滤波器（高斯差分滤波器）在图像领域中蛮常见的，尤其是用来做边缘检测和特征提取。其实它就是通过两个不同尺度的高斯模糊操作的差值，来强化图像的边缘部分。简单来说，DoG 滤波器可以帮你找到图像的‘转折点’，这些转折点就是图像边缘或关键特征。适合用在机器学习、计算机视觉这类需要快速提取信息的场景。使用 MATLAB 实现它也挺容易的，只需要先做两个不同尺度的高斯模糊，再相减就行了。你可以通过imgaussfilt函数做高斯模糊，代码也不复杂。实现起来，加载图像后设置不同的高斯标准差，分别滤波后求差，就能得到想要的 DoG 结果。DoG 滤波器在多图像任务里都挺有用的，比如边缘检测、角点检测等

这份文件包含了自编的中值滤波器、高斯滤波器和均值滤波器的MATLAB代码实现。

将附件解压至Matlab安装目录下的work文件夹，然后在Matlab命令窗口输入：gabor，并根据提示输入适当的参数以提取眼睛的瞳孔。