针对高压输电线路上的各种障碍物会影响除冰机器人的正常运行。为了提高机器人的越障能力,给出一种用于输电线路除冰机械人的视觉定位方法,用于机器人越障时的机械臂对准。使用Gabor变换把电缆线从背景中提取出来,然后用最小二乘法检测电缆线位置。通过不同光照度实验验证该定位方法的准确性和鲁棒性。实验结果表明,该检测方法可以在正常光照下准确定位,即使在高光照有部分纹理缺失时也有较强的鲁棒性。该研究为除冰机器人视觉检测方法的发展提供了一定的参考和借鉴。

从航空声源水下声场建模出发,提出了对运动声源过顶信号检测的Gabor-Hough变换二值积累检测算法.声源激发的水下过顶信号在短时间内可以用线性调频信号提供良好的近似,采用Gabor-Hough变换将过顶信号的检测转化为参数空间中的局部峰值检测,而Gabor-Hough变换对强分量杂波掩盖下的弱分量检测能力有限,针对空中声源辐射噪声能量差别较大的特点,提出了二值积累方法检测声源激发的水下信号,仿真实验结果验证了该算法的有效性.

简要介绍了Gabor变换的基本思想，提出了一种新的基于Gabor变换的自适应信号降噪方法。分析了该方法的降噪特性，同时比较了小波降噪和该方法的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断，结果表明，该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。

纹理在自然图像中普遍存在的,纹理分析一直是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。在企业中铝型材表面喷涂质量的检测都是通过人眼检测的。从计算机视觉的角度出发,提出基于纹理分析的铝型材表面喷涂质量检测方法。首先采用了灰度共生矩阵和Gabor滤波分别进行提取纹理特征,然后通过纹理特征分析区别出大砂和细砂产品,从而达到质量检测的效果,最后将灰度共生矩阵、Gabor和神经网络的分类精度进行对比,发现基于Gabor滤波的纹理分析方法对铝型材喷涂表面图像分类效果明显。