Обзор и сравнение средств предварительной обработки изображений на языке Python с помощью функций Габора

Аннотация

С появлением и развитием технологии цифровой фотографии резко выросло число изображений,
получаемых для тех или иных целей. Так возникла потребность в эффективных способах их обработки, передачи
и хранения. Очевидно, что методы работы с изображениями должны быть научно обоснованными и отражать
особенности зрительного восприятия человека. Одним из таких методов являются системы функций Габора,
представляющие собой базис в пространстве L
2
(R) . Их построение основано на применении аппарата всплесков и
кратмасштабном анализе, представленных в этой статье.
Следующим шагом после построения необходимой математической модели изображений является ее эффективная
и удобная программная реализация. Python является отличным средством для решения подобных задач. Целью
данной статьи является представление обзора и сравнение библиотек, содержащих готовые реализации этих функций
как в качестве простых линейных фильтров , так и в качестве целых всплеск-базисов.