在图像处理领域，Gabor滤波器通常用于纹理分析和特征提取等方面，这主要是因为Gabor滤波器在频率和方向上的表达类似于人类视觉系统。本节我们将使用Gabor算法对图像进行处理，并结合余弦相似度、欧氏距离度量方法及Naïve检索方法对图像进行相似性检索。
7.10.1 Gabor算法的使用
在 Windows 7 环境下，安装 Microsoft Visual Studio 2010 软件，并配置OpenCV2.4.9。
本算法对应的项目名称是texture。打开texture文件夹，然后使用Visual Studio 2010编译工具打开texuture.sln文件，并配置OpenCV2.4.9及以上版本。
数据输入可在主函数的以下两行代码中修改：
第一行是图像的格式，第二行是图像文件夹的名称。注：目前该代码只能实现RGB图像。
图像的缩放比例参数在doGabor代码中修改：
double scale = 0.5;
结果的输出在当前项目路径下的“CosEuDis_similityGABORFeature1.txt”或“EuDis_similityGABORFeature1.txt”文件中。其中前者是利用相似余弦距离匹配后的结果，后者是利用欧氏距离匹配后的结果。注：本算法中，相似余弦距离的阈值为0.50，欧氏距离的阈值为62000。
测试图像为image1文件夹下的“//image//S001-002.jpg”图像。
测试图像集在当前项目下，文件名称为image1。
按照以上步骤，执行texture.cpp文件即可。
7.10.2 Gabor算法原理
在空间域中，二维的Gabor滤波器由高斯核函数和正弦平面波的乘积组成。Gabor函数的数学公式如下[10,11]：
实数部分：
虚数部分：
(x, y)表示图像中像素的位置（坐标）。
λ：波长，该参数以像素为单位。
θ：取值范围0~2π，是Gabor函数并行条纹的方向，它决定了Gabor条纹的方向。
φ：指相位偏移，决定了Gabor函数的对称性，如φ=0时，为中心对称。
σ：高斯函数的标准差。
γ：空间的宽高比，它决定了Gabor条纹的尺度（大小）。
下面讲述Gabor滤波器的相关参数调优。
参考文献[10]基于C++实现了Gabor，运行上述程序时需要调整Gabor函数的参数。下面是通过调整参数得到的不同Gabor滤波结果，分别在图7-12、图7-13、图7-14中进行展示。
（1）调整参数θ后的Gabor滤波结果比较（见图7-12），其中其他参数为：γ=1.0，λ=10.0，σ=100,0。
图7-12 调整参数θ后的Gabor滤波结果
（2）调整参数λ后的Gabor滤波结果比较（见图7-13），其中其他参数为：θ=0，γ=1.0，σ= 100,0。
图7-13 调整参数λ后的Gabor滤波结果
从上面的示例可以看出，Gabor滤波器具有方向选择性（θ）和尺度选择性（λ）。此外，对滤波器输出产生影响的参数还有高斯函数的作用范围，即高斯窗体。不同高斯窗体的滤波结果如图7-14所示，其中width为滤波宽度，height为滤波高度。
图7-14 调整参数width和height后的Gabor滤波结果
7.10.3 Gabor算法实现
在主函数中，读取每一幅图像，并调用doGabor函数获得该图像Gabor处理后的特征，进而做PCA降维处理，再进行匹配。本书使用了文献[12]中实现的Gabor滤波程序，相关代码如下：
gaborfilter的相关具体实现如下：
7.10.4 Gabor算法的实验数据、实验结果及分析
1.实验数据
该算法的实验数据为当前路径下的image1文件夹下的所有JPG图像。原图像的尺寸为1200×1600像素，在本次实验中，我们设置的尺寸为0.5，也就是说，我们将图像的尺寸缩放到600×800像素。
2.实验结果
查询图像如图7-15所示。
图7-15 查询图像（6）
检索出的部分相似图像如图7-16所示。
图7-16 检索出的部分相似图像（6）
以下是实验结果的两个表格，其中，表7-5表示图像库中的图像与检索图像之间的余弦相似度，表7-6表示图像库中的图像与检索图像之间的欧氏距离。“yes”表示返回机器视觉上的相似图像，换而言之，表示在阈值范围内的相似图像。
基于余弦相似度度量的Gabor图像检索算法的实验结果如表7-5所示。
表7-5 基于余弦相似度度量的Gabor图像检索算法的实验结果
续表
基于欧氏距离度量的Gabor图像检索算法的实验结果如表7-6所示。
表7-6 基于欧氏距离度量的Gabor图像检索算法的实验结果
续表
续表
3.实验分析
从实验结果中看出，该算法对图像的涂抹、覆盖很敏感。但是整体上，匹配到的相似图像的成效尚可。基于余弦相似度度量的Gabor算法的阈值为0.50，查准率为29/31×100%=93.5%，查全率为29/40×100%=72.5%。基于欧氏距离度量的Gabor算法的阈值为62000，查准率为37/41×100%=90.2%，查全率为37/40×100%=92.5%。