For applications needing orientation analysis, Gabor functions provide a well-known and frequently used wavelet decomposition.
Localised band-pass low frequency filters, if implemented through direct convolution, lead to costly orientation image decompositions.
Association with pyramidal representations yields a more efficient Gabor filter implementation, but this non-orthogona l
gaussian decomposition alters the filters overall spectral characteristics . To counteract this effect, corrective action must be take n
during the generation of the convolution kernels . Two examples of pyramidal decomposition illustrate the efficiency of our Gabo r
filter implementation .Pour les applications nécessitant une analyse par orientations, les fonctions de Gabor produisent une décomposition en ondelettes très utilisée. Cette décomposition par orientation est très lourde en temps de calcul, pour des filtres orientés de type passe-bande positionnés à basse fréquence et appliqués par convolution directe. L'association avec des représentations pyramidales permet une implantation plus efficace des filtres de Gabor. A travers des pyramides non orthogonales comme le sont celles à base de filtrage gaussien, le filtre de Gabor subit des modifications de caractéristiques spectrales. Pour annuler ces modifications, des corrections adéquates doivent être prises en compte dès la génération du noyau de convolution. Deux exemples de décomposition pyramidale sont étudiés, à titre d'illustration et de comparaison
