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José Antonio Aznar Casanova
En este trabajo se revisan las evidencias neurofisiológicas y psicofísicas que han conducido a afirmar que las funciones de Gabor son las que mejor ajustan al tipo de transformación que producen las células simples del córtex visual. Estas células parecen ser el soporte fisiológico de los detectores de frecuencias espaciales orientadas y aquí esbozamos un modelo computacional simplificado (basado en los datos evidenciados por los neurofisiólogos al estudiar el córtex visual del macaco), que mimetiza el análisis de la imagen que estos mecanismos aplican. Para poner de relieve las propiedades de estos paquetes de ondas con envolvente gaussiana, y mostrar las ventajas que ofrece su utilización en el ámbito de la percepción de la forma, realizamos dos simulaciones experimentales. En la primera se aplica un banco de 24 filtros Gabor (4 canales de frecuencia x 6 canales de orientación) a una imagen, obteniendo una representación (análisis) que sigue un esquema piramidal multiescala y multiorientado. La posterior reconstrucción de la imagen (síntesis) revela la irrelevante incompletitud de la señal (error de reconstrucción). En la segunda simulación, elaboramos un conjunto de seis máscaras (filtros Gabor) de convolución, sintonizadas a diferentes orientaciones y mostramos los resultados de aplicar un análisis multiescala en el dominio espacial. Finalmente, señalamos cuatro ventajas derivadas del uso de la Transformada Gabor con ondículas y que aquí se ilustran: a) óptimo empaquetamiento de la información; b) fácil implementación computacional; c) robustez ante la pérdida de información y d) gran plausibilidad fisiológica en la modelización del SVH.
In this paper we revise the psychophysical and neurophysiological evidence which has allowed us to affirm that the Gabor functions ajust better than other functions to the kind of transformation produced by simple cells. Probably, these cells are the physiological support of the orientation and spatial frequency detectors and we sketch a single computational model (based in evidences about the macaque visual cortex), which imitate the image analysis. In order to emphasize the properties of these wavelets and to show the advantages derived from their use on the shape perception scope, we carried out two experimental simulations. In the first, we applied a 24 Gabor filter bank (4 frequency channels x 6 orientation channels) to an image, obtaining a representation (analysis) following a multiorientated and multiscale pyramidal scheme. Later reconstruction of the image (synthesis) informs us (reconstruction error) of slight incompleteness of the signal. In a second simulation, we elaborated a set of six convolution masks (Gabor filters), tuned to different orientations and we show the results of applying other multiscale analysis in the spatial domain. Finaly, we point out four advantages obtained by using the Gabor Transform, which this paper shows: a) the very best packing of information; b) easy computational implementation; c) robustness under information losses; and d) neurophysiological plausibility to modelize the HVS
