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Posted on 2012-07-14 11:09 polly 閱讀(16629) 評論(0) 編輯 收藏 引用 所屬分類: 模式識別&圖像處理
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一．房屋檢測小結(jié)
一開始，直接用LSD（Line Segment Detector）檢測VHR（Very High Resolution）遙感衛(wèi)星圖像中的房屋，效果很屎。效果很屎的主要原因是因?yàn)榇嬖诟鞣N干擾，概括下來，主要有：
1. 道路。道路干擾性強(qiáng)主要是因?yàn)榈缆烦尸F(xiàn)各種形態(tài)，彎曲，筆直，寬度不一。同時還有橋梁也影響檢測率，橋梁附近呈現(xiàn)較好的陰影效果和Line Segment，會干擾幾何檢測方法。
2.森林或農(nóng)田。利用LSD檢測Line Segment的時候，由于LSD原理限制，在森林或農(nóng)田區(qū)域，會形成較多的Line Segment，影響幾何檢測方法。
3.房屋本身。實(shí)際VHR遙感圖像中，房屋形態(tài)較多，大小差異較大，且有的呈現(xiàn)不規(guī)則的形狀，有的成像后，邊緣模糊，不利于產(chǎn)生較好的LSD結(jié)果。
4.遮擋。主要是被森林遮擋，屋頂形狀不完整，不利于設(shè)計算法判別。
6.光照不均，屋頂自身紋理。光照不均和屋頂自己紋理不均勻，都會加大VHR中物體的檢測難度。
二．Gabor 濾波器簡介（部分資料來自維基百科）
在圖像處理領(lǐng)域，Gabor濾波器是一個用于邊緣檢測的線性濾波器。Gabor濾波器的頻率和方向表示接近人類視覺系統(tǒng)對于頻率和方向的表示，并且它們常備用于紋理表示和描述。在空域，一個2維的Gabor濾波器是一個正弦平面波和高斯核函數(shù)的乘積。Gabor濾波器是自相似的，也就是說，所有Gabor濾波器都可以從一個母小波經(jīng)過膨脹和旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生。實(shí)際應(yīng)用中，Gabor濾波器可以在頻域的不同尺度，不同方向上提取相關(guān)特征。
三．Gabor濾波器公式化定義
公式中：
λ：正弦函數(shù)波長；
θ：Gabor核函數(shù)的方向
ψ：相位偏移
σ：高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差
γ： 空間的寬高比（這個沒太理解）
四．Gabor 濾波器opencv實(shí)現(xiàn)代碼
1 CGaborFilter::CGaborFilter(float dLambda, float dTheta, float dRatio_S2L, float dGamma, float dPhi)
2   {
3 Lambda = dLambda;
4 Theta = dTheta;
5 sigma = dLambda*dRatio_S2L;
6 Gamma = dGamma;
7 Phi = dPhi;
8 m_pGaborFilter = NULL;
9 bParam = 1;
10 }
11
12
13CGaborFilter::~CGaborFilter(void)
14{
15 cvReleaseMat(&m_pGaborFilter);
16}
17
18void CGaborFilter::Init()
19{
20 float dtmp;
21 int itmp;
22 if(is_param() == 0)
23  {
24 printf("The parameters are not enough!");
25 }
26 else
27 {
28 dtmp = sqrt(48*pow(sigma,2)+1);
29 itmp = cvRound(dtmp);
30 if(itmp%2 == 0)
31 itmp ++;
32 GaborWindow.height = GaborWindow.width = 16;
33 bInit = 1;
34
35 create_kernel();
36 }
37}
38
39void CGaborFilter::Init(float dSigma,float dTheta,float dPhi)
40{
41 float dtmp;
42 int itmp;
43
44 sigma = dSigma;
45 Theta = dTheta;
46 Phi = dPhi;
47 Gamma = GAMMA;
48 Lambda = sigma/RATIO_S2L;
49 bParam = 1;
50
51 dtmp = sqrt(24*pow(sigma,2));
52 itmp = cvRound(dtmp);
53 if(itmp%2 == 0)
54 itmp ++;
55 GaborWindow.height = GaborWindow.width = itmp;
56 bInit = 1;
57
58 create_kernel();
59}
60
61void CGaborFilter::Init(float dLambda,float dTheta, float dPhi,float dGamma)
62{
63 float dtmp;
64 int itmp;
65
66 Lambda = dLambda;
67 Theta = dTheta;
68 Phi = dPhi;
69 Gamma = dGamma;
70 sigma = Lambda * RATIO_S2L;
71 bParam = 1;
72
73 dtmp = sqrt(24*pow(sigma,2));
74 itmp = cvRound(dtmp);
75 if(itmp%2 == 0)
76 itmp ++;
77 GaborWindow.height = GaborWindow.width = itmp;
78 bInit = 1;
79
80 create_kernel();
81}
82
83void CGaborFilter::create_kernel()
84{
85 float tmp1,tmp2,xtmp,ytmp,re;
86 int i,j,x,y;
87
88 if(is_init() == 0)
89 printf("The parameters haven't been initialed!");
90
91
92 else{
93
94
95 m_pGaborFilter = cvCreateMat(GaborWindow.height,GaborWindow.width,CV_32FC1);
96 for(i= 0; i< GaborWindow.height; i++)
97 for(j = 0; j< GaborWindow.width; j++)
98 {
99 x = j - GaborWindow.width/2;
100 y = i - GaborWindow.height/2;
101
102
103 xtmp = (float)x*cos(Theta) - (float)y*sin(Theta);
104 ytmp = (float)x*sin(Theta) + (float)y*cos(Theta);
105
106 tmp1 = exp(-(pow(xtmp,2)+pow(ytmp*Gamma,2))/(2*pow(sigma,2)));
107 tmp2 = cos(2*PI*xtmp/Lambda + Phi);
108 // int p=sizeof(float);
109 re = tmp1*tmp2;
110 cvSetReal2D((CvMat*)m_pGaborFilter,i,j,re);
111
112 }
113 bKernel = 1;
114 }
115}
116
117IplImage * CGaborFilter::get_Image()
118{
119 if(is_kernel() == 0)
120 {
121 printf("The filter hasn't bee created!");
122 }
123 else
124 {
125 IplImage *pImg = cvCreateImage(GaborWindow,IPL_DEPTH_32F,1);
126 IplImage *pImgU8 = cvCreateImage(GaborWindow,IPL_DEPTH_8U,1);
127 CvMat * pMat = cvCreateMat(GaborWindow.height,GaborWindow.width,CV_32FC1);
128
129 cvCopy(m_pGaborFilter,pImg);
130 //pImg->imageData = (char *)pMat->data;
131 cvNormalize((IplImage*)pImg, (IplImage*)pImg,0,255,CV_MINMAX,NULL);
132 cvConvertScaleAbs(pImg,pImgU8,1,0);
133 return pImgU8;
134 }
135}
136
137IplImage * CGaborFilter::do_filter(const IplImage * src)
138{
139 if(is_kernel()==false)
140 {
141 printf("The Gabor Kernel has not been created!");
142 }
143 else{
144
145 IplImage *pDestImage = cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),IPL_DEPTH_8U,1);
146 // IplImage * pGaborImage = get_Imge();
147 // CvMat GaborKernel = cvMat(pGaborImage->height,pGaborImage->width,CV_8U,pGaborImage->imageData);
148 IplImage *tmpImg = cvCloneImage(src);
149 IplImage *tmpGrayImg = cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),IPL_DEPTH_8U,1);
150
151 if(tmpImg->nChannels != 1)
152 {
153 cvCvtColor(tmpImg,tmpGrayImg,CV_BGR2GRAY);
154 }
155 else
156 {
157 cvReleaseImage(&tmpGrayImg);
158 tmpGrayImg = tmpImg;
159 }
160 CvMat * pGaborKernel = get_Mat();
161
162 cvFilter2D(tmpGrayImg,pDestImage,pGaborKernel,cvPoint((GaborWindow.width-1)/2,(GaborWindow.height-1)/2));
163
164 cvReleaseImage(&tmpImg);
165 return pDestImage;
166 }
167}
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