b'\n_START_ARTICLE_\nFiltro de Gabor\n_START_PARAGRAPH_\nEl filtro de Gabor es un filtro lineal cuya respuesta de impulso es una funci\xc3\xb3n sinusoidal multiplicada por una funci\xc3\xb3n gaussiana. Son funciones casi paso banda._NEWLINE_La principal ventaja que se obtiene al introducir la envolvente gaussiana es que las funciones de Gabor est\xc3\xa1n localizadas tanto en el dominio espacial como en el de la frecuencia, a diferencia de lo que ocurre con las funciones sinusoidales, que est\xc3\xa1n perfectamente localizadas en el dominio frecuencial y completamente deslocalizadas en el espacial (las funciones sinusoidales cubren todo el espacio). Por tanto, son funciones m\xc3\xa1s adecuadas para representar una se\xc3\xb1al conjuntamente en ambos dominios. \xc3\x89sta es la base que llev\xc3\xb3 a Gabor a introducirlas en 1946._NEWLINE_La transformada de Fourier de un filtro de Gabor son gaussianas centradas en la frecuencia de la funci\xc3\xb3n sinusoidal (siendo estas gaussianas la transformada de Fourier de la gaussiana temporal o espacial). Se puede llegar a este resultado empleando la propiedad de convoluci\xc3\xb3n de la Transformada de Fourier, que transforma los productos en convoluciones. As\xc3\xad, la transformada  de la respuesta de impulso de Gabor es la convoluci\xc3\xb3n de la transformada de la funci\xc3\xb3n sinusoidal y de la transformada de la funci\xc3\xb3n gaussiana. _NEWLINE_Los filtros de Gabor est\xc3\xa1n directamente relacionados con los wavelets de Gabor, dado que son funciones aproximadamente pasabanda que pueden dise\xc3\xb1arse como un banco de filtros con diferentes dilataciones y rotaciones. No obstante, uno de los requisitos de los wavelets, que los filtros sean ortogonales, presenta complicaciones en este caso, requiriendo el uso de wavelets biortogonales. Una opci\xc3\xb3n alternativa consiste en trabajar con representaciones sobrecompletas y considerar que son una buena aproximaci\xc3\xb3n al caso ortogonal. Por ejemplo, se pueden descomponer im\xc3\xa1genes en bancos de Gabor sobrecompletos y volver a reconstruir la imagen original simplemente sumando los diferentes canales. Esto s\xc3\xb3lo se podr\xc3\xada hacer en modo estricto si los canales de Gabor fuesen ortogonales, pero los errores que se introducen muchas veces no son perceptibles bajo inspecci\xc3\xb3n visual._NEWLINE_El filtrado de una imagen con funciones de Gabor est\xc3\xa1 relacionado con los procesos en la corteza visual._NEWLINE_Concretamente, son un buen modelo para los campos receptivos de las c\xc3\xa9lulas simples de la corteza cerebral si se supone que \xc3\xa9stas poseen un comportamiento lineal. Adem\xc3\xa1s, los filtros de Gabor se han empleado en el procesamiento digital de im\xc3\xa1genes, donde se han mostrado eficientes a la hora de realizar diferentes tareas, tales como segmentaci\xc3\xb3n de texturas, compresi\xc3\xb3n, etc. El primer hecho sirvi\xc3\xb3 de inspiraci\xc3\xb3n para el desarrollo de aplicaciones en el campo del tratamiento de im\xc3\xa1genes, mientras que los \xc3\xa9xitos en este \xc3\xbaltimo campo impulsaron la aparici\xc3\xb3n de teor\xc3\xadas acerca de lo que sucede en la corteza visual.\n_START_SECTION_\nEjemplo\n_START_PARAGRAPH_\nEste es un ejemplo implementado en Matlab:_NEWLINE_function gb=gabor_fn(sigma,theta,lambda,psi,gamma)sigma_x = sigma;sigma_y = sigma/gamma;sz_x=fix(6*sigma_x);if mod(sz_x,2)==0, sz_x=sz_x+1;end_NEWLINE__NEWLINE__NEWLINE_sz_y=fix(6*sigma_y);if mod(sz_y,2)==0, sz_y=sz_y+1;end[x y]=meshgrid(-fix(sz_x/2):fix(sz_x/2),fix(-sz_y/2):fix(sz_y/2));% Rotation x_theta=x*cos(theta)+y*sin(theta);y_theta=-x*sin(theta)+y*cos(theta);gb=exp(-.5*(x_theta.^2/sigma_x^2+y_theta.^2/sigma_y^2)).*cos(2*pi/lambda*x_theta+psi);\n_START_SECTION_\nEnlaces de inter\xc3\xa9s\n_START_PARAGRAPH_\nImplementaciones con OpenCV de Eiichiro Moma en C++ y Python.'