Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器，十分适合纹理表达和分离，其频率和方向表达同人类视觉系统类似。另外从生物学实验发现，Gabor滤波器而已很好地近似单细胞的感受野函数。
另外，Gabor函数分为实部和虚部，用实部进行滤波后图像会平滑；虚部滤波后可用来检测边缘（也许这是一个传说），不过的确可以实践一下。
Gabor变换时基于傅里叶变换的局限性提出来的，见下图：
drawbacks of fourier
其较为详细的说明可参见博文www.cnblogs.com/emouse/p/3611256.html
为解决傅里叶变换中存在的局部性问题，其变换的基本思想是：把信号划分成许多小的时间间隔，用傅里叶变换分析每一个时间间隔中的频域信息，其处理方法是对傅里叶变换函数设置一个滑动窗口，再对其进行傅里叶变换。其表达如下图所示：
原傅里叶变换：
fourier transform
比较可见，Gabor变换通过增加一个窗函数来实现了局部化的操作，充分体现了时域与频域的局部化信息，同时，能够在整体上提供信号的全部信息。
