原文：http://blog.shamoxia.com/html/y2009/381.html

Gabor函数
　　Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。二维Gabor函数可以表示为：
　　其中：
　　v的取值决定了Gabor滤波的波长，u的取值表示Gabor核函数的方向，K表示总的方向数。参数决定了高斯窗口的大小，这里取。程序中取4个频率（v=0, 1, …, 3），8个方向（即K=8，u＝0, 1, … ,7），共32个Gabor核函数。不同频率不同方向的Gabor函数可通过下图表示：
　　图片来源：GaborFilter.html
　　图片来源：http://www.bmva.ac.uk/bmvc/1997/papers/033/node2.html
　　三、代码实现
　　Gabor函数是复值函数，因此在运算过程中要分别计算其实部和虚部。代码如下：
　　private void CalculateKernel(int Orientation, int Frequency)
　　{
　　double real, img;
　　for(int x = -(GaborWidth-1)/2; x<(GaborWidth-1)/2+1; x++)
　　for(int y = -(GaborHeight-1)/2; y<(GaborHeight-1)/2+1; y++)
　　{
　　real = KernelRealPart(x, y, Orientation, Frequency);
　　img = KernelImgPart(x, y, Orientation, Frequency);
　　KernelFFT2[(x+(GaborWidth-1)/2) + 256 * (y+(GaborHeight-1)/2)].Re = real;
　　KernelFFT2[(x+(GaborWidth-1)/2) + 256 * (y+(GaborHeight-1)/2)].Im = img;
　　}
　　}
　　private double KernelRealPart(int x, int y, int Orientation, int Frequency)
　　{