コントラストフィルタ

Gabor特徴を抽出する前に、前処理として、入力画像にコントラストフィルタ を適用する。ここでは、Atick等 [12] によって提案されたコン トラストフィルタを紹介する。Atick等は、コントラストフィルタのフーリエ変 換の核関数として、

$$K \left( f \right) = W \left( f \right) L \left( f \right) = f \exp \left\{ - \left( f/f_0 \right)^4 \right\},$$ (1)

を用いた。ここで、$f$と$f_0$は、周波数と遮断周波数を表してい る。このフィルタは、実際の網膜のガングリオン細胞の空間周波数特性を良く近 似していることが知られている [12]。

自然画像のスペクトルは、$1/f$に比例することが知られている [27]ので、式(1)の $W \left( f \right)$ 項は、低周波成 分の影響を弱め、高周波成分の影響を強めることで、このスペクトルを一定にする 効果がある [75]。 一方、 $L \left( f \right)$ 項は、ノイ ズ等の高周波数成分の影響を削減する効果がある。この効果を持った実空間で のコントラストフィルタは、式 (1)の $K \left( f \right)$ を周 波数軸の原点周りで回転させ、更に、フーリエ逆変換することにより得られる。

式 (1)の $K \left( f \right)$ と実空間におけるコントラストフィ ルタを図1(a),(b)に示す。図 1(b)から、使用するフィルタは、オン中心オフ周辺 型の受容野に類似していることが分かる。顔画像への適用例を図 1(c),(d)に示す。

図 1: コントラストフィルタとその適用例