Schmid也是一種類Gabor圖像濾波器，在這篇文章[1]中有具體推導和介紹。

一種更簡潔的表達公式是：

其中，r為核半徑，Z為歸一化參數，τ和σ是比較重要的參數，在ReID提取TextFeature中，經常使用如下一系列參數：

(2,1), (4,1), (4,2), (6,1), (6,2), (6,3), (8,1), (8,2), (8,3), (10,1), (10,2), (10,3), (10,4)

此外，還結合前面的Gabor濾波器，γ,θ,λ,σ的參數分別使用：(0.3,0,4,2), (0.3,0,8,2), (0.4,0,4,1), (0.4,0,4,1), (0.3,π/2,4,2), (0.3,π/2,8,2), (0.4,π/2 ,4,1), (0.4,π/2,4,1)

以下是11個濾波核的示意圖：

生成Schmid核函數代碼：

[cpp]?view plaincopy

Mat?getSchmidFilter(float?tao,?float?sigma){??

????float?r?=?sigma/(4.0f*tao);??

????float?sigma2?=?sigma*sigma;??

????//int?half_filter_size?=?int(r+0.5);??

????int?half_filter_size?=?10;??

????int?filter_size?=?2*half_filter_size+1;??

????Mat?schmid?=?Mat::zeros(filter_size,filter_size,CV_32F);??

????float?filter_sum?=?0.0f;??

????for(int?i=0;i<filter_size;i++){??

????????float*?s?=?schmid.ptr<float>(i);??

????????for(int?j=0;j<filter_size;j++){??

????????????float?x?=?i-half_filter_size;??

????????????float?y?=?j-half_filter_size;??

????????????r?=?sqrt(x*x+y*y);??

????????????float?tmp?=?2*PI*tao*r/sigma;??

????????????float?tmp2?=?r*r/(2.0f*sigma2);??

????????????s[j]?=?cos(tmp)*exp(-tmp2);??

????????????filter_sum?+=?s[j];??

????????}??

????}??

????//cout<<filter_size<<"?"<<filter_sum<<endl;??

????//cout<<schmid<<endl;??

????if(abs(filter_sum-0.0f)<1e-6){??

????????return?schmid;??

????}??

????for(int?i=0;i<filter_size;i++){??

????????float*?s?=?schmid.ptr<float>(i);??

????????for(int?j=0;j<filter_size;j++){??

????????????s[j]/=filter_sum;??

????????}??

????}??

????return?schmid;??

}??

對圖像進行卷積濾波效果如圖：

參考文獻：

[1]?Schmid, Cordelia. "Constructing models for content-based image retrieval."Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. Vol. 2. IEEE, 2001.

[2]?Gray, Douglas, and Hai Tao. "Viewpoint invariant pedestrian recognition with an ensemble of localized features." Computer Vision–ECCV 2008. Springer Berlin Heidelberg, 2008. 262-275.

（轉載請注明作者和出處：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu?未經允許請勿用于商業用途）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Schmid滤波器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。