通过神经网络完成离散二维Gabor变换以进行图像分析和压缩

描述了一种三层神经网络，用于将二维离散信号转换为广义非正交二维Gabor表示，以进行图像分析、分割和压缩。这些变换是共轭的空间/光谱表示，它们提供了在全球二维空间坐标中嵌入局部窗口二维光谱坐标的完整图像描述。在当前的神经网络方法中，基于涉及两层固定权重和一层可调权重的层间相互作用，网络在没有限制性条件的情况下找到完整共轭二维Gabor变换的系数。在基于生物启发的对数极坐标扩展的波形展开中，展示了图像压缩，其压缩比高达20:1。同时还展示了基于完整二维Gabor变换中的系数聚类的图像分割。