如何利用Gabor滤波器和高斯差分（DoG）模型进行图像处理和特征提取？请结合靶场光测设备的自动调焦过程具体说明。

在靶场光测设备的自动调焦过程中，图像处理和特征提取是至关重要的步骤。首先，通过图像金字塔分层策略，将目标图像分解为不同尺度的子图，这有助于在不同尺度上分析图像特征。接下来，运用Gabor滤波器对图像进行处理，以模拟人类视觉系统的特征提取机制。Gabor滤波器能够提取图像的边缘和纹理信息，它们对方向和尺度敏感，非常适合于纹理丰富的图像。

参考资源链接：[视觉感知调焦窗口构建：一种高效抗干扰方法](https://wenku.csdn.net/doc/5ema1yfgus?spm=1055.2569.3001.10343)

在特征提取阶段，高斯差分（Difference of Gaussians, DoG）模型也发挥着关键作用。DoG模型可以看作是两个不同尺度的高斯核函数的差，它能够有效地检测出图像中的边缘和关键点。结合Gabor滤波器处理过的图像，DoG模型进一步提取出更加精细的特征，这些特征对后续的自动调焦过程至关重要。

在此过程中，首先使用Gabor滤波器提取图像中的关键特征，如边缘和纹理信息。然后，应用DoG模型来进一步精细化特征提取，尤其是对于细节的捕获。通过这种方式，可以从图像中提取出有助于自动调焦的特征图。

在得到特征图之后，还需要通过阈值去噪和边界扩展法来确定调焦窗口。阈值去噪可以去除无关的背景噪声，而边界扩展法则确保调焦窗口的尺寸适应后续处理的需求。最终，这样的处理流程能够实现对靶场光测设备的准确调焦，尤其在复杂背景和深度离焦情况下，显示出明显的优势。

这种结合了Gabor滤波器和DoG模型的方法，在《视觉感知调焦窗口构建：一种高效抗干扰方法》一文中得到了详细的介绍和论证。该文献不仅提供了理论基础，还展示了大量的实验结果和实际应用案例，是理解并实现高效调焦窗口构建的重要参考文献。

参考资源链接：[视觉感知调焦窗口构建：一种高效抗干扰方法](https://wenku.csdn.net/doc/5ema1yfgus?spm=1055.2569.3001.10343)