根据我在此链接中关于 Gabor 过滤器的可分离性的问题，我现在想通过使用归一化互相关操作将我的图像与这个可分离过滤器进行卷积。假设我的Gabor filter is G, my image is I。我的 Gabor 分为低通高斯滤波器 f(x) 和带通高斯滤波器 g(y)。因此，图像使用以下等式与 Gabor 进行卷积：

I(x,y)*G(x,y) = (I(x,y)*f(x))*g(y).

但是我想使用下面描述的归一化互相关操作来实现这种可分离的卷积：

哪里^G是滤波器的零均值，单位正态版本，H(x,y)表示全为 1 且大小与 Gabor 滤波器相同的滤波器。

1）我不明白什么是^G. 它的价值应该是多少？它有什么不同G？

2) 如何计算可分离 Gabor 的归一化互相关？我不知道我是否正确使用了公式：I(x,y)*f(x)*g(y) / I^2(x,y)*H(x,y). 我不认为这是真的。因为我不明白Gabor 的零均值单位正常版本的值应该是多少。