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图像中的Gabor滤波器 / 初级视觉皮层“简单细胞”#

如何在没有复杂数学和仅使用标准Python科学库的情况下，构建一个（生物合理性）*稀疏*字典（或’码本’，或’滤波器组’）用于例如图像分类？

请在下方找到简短答案 ;-)

这个简单的例子展示了如何使用一张简单的图像来获取类似Gabor的滤波器 [1] 。在我们的例子中，我们使用了一张宇航员Eileen Collins的照片。Gabor滤波器是对哺乳动物初级视觉皮层（V1）中发现的“简单细胞” [2] 感受野 [3] 的良好近似（有关详细信息，请参见例如Hubel & Wiesel在60年代进行的诺贝尔奖获奖工作 [4] [5]）。

在这里，我们使用McQueen的’kmeans’算法 [6]，作为一种简单的生物学上合理的类Hebbian学习规则，并将其应用于（a）原始图像的补丁（视网膜投影），以及（b）使用简单的高斯差分（DoG）近似的类LGN [7] 图像的补丁。

享受 ;-) 并记住，在自然图像块上获取Gabor滤波器并不是火箭科学。

Image (original), K-means filterbank (codebook) on original image, Image (LGN-like DoG), K-means filterbank (codebook) on LGN-like DoG image
/Users/cw/baidu/code/fin_tool/github/scikit-image/doc/examples/features_detection/plot_gabors_from_astronaut.py:57: UserWarning:

One of the clusters is empty. Re-run kmeans with a different initialization.

/Users/cw/baidu/code/fin_tool/github/scikit-image/doc/examples/features_detection/plot_gabors_from_astronaut.py:65: UserWarning:

One of the clusters is empty. Re-run kmeans with a different initialization.


from scipy.cluster.vq import kmeans2
from scipy import ndimage as ndi
import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import data
from skimage import color
from skimage.util.shape import view_as_windows
from skimage.util import montage

patch_shape = 8, 8
n_filters = 49

astro = color.rgb2gray(data.astronaut())

# -- filterbank1 on original image
patches1 = view_as_windows(astro, patch_shape)
patches1 = patches1.reshape(-1, patch_shape[0] * patch_shape[1])[::8]
fb1, _ = kmeans2(patches1, n_filters, minit='points')
fb1 = fb1.reshape((-1,) + patch_shape)
fb1_montage = montage(fb1, rescale_intensity=True)

# -- filterbank2 LGN-like image
astro_dog = ndi.gaussian_filter(astro, 0.5) - ndi.gaussian_filter(astro, 1)
patches2 = view_as_windows(astro_dog, patch_shape)
patches2 = patches2.reshape(-1, patch_shape[0] * patch_shape[1])[::8]
fb2, _ = kmeans2(patches2, n_filters, minit='points')
fb2 = fb2.reshape((-1,) + patch_shape)
fb2_montage = montage(fb2, rescale_intensity=True)

# -- plotting
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(astro, cmap=plt.cm.gray)
ax[0].set_title("Image (original)")

ax[1].imshow(fb1_montage, cmap=plt.cm.gray)
ax[1].set_title("K-means filterbank (codebook)\non original image")

ax[2].imshow(astro_dog, cmap=plt.cm.gray)
ax[2].set_title("Image (LGN-like DoG)")

ax[3].imshow(fb2_montage, cmap=plt.cm.gray)
ax[3].set_title("K-means filterbank (codebook)\non LGN-like DoG image")

for a in ax.ravel():
    a.axis('off')

fig.tight_layout()
plt.show()

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由 Sphinx-Gallery 生成的图库

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