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Texture Segmentation Using Separable and Non-Separable Wavelet Frames 분리 가능 및 비분리 가능 웨이블릿 프레임을 사용한 텍스처 분할

Jeng-Shyang PAN, Jing-Wein WANG

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요약 :

본 논문에서는 텍스처 분할을 위해 해당 필터 뱅크의 출력에서 ​​추정된 2차원 웨이블릿 프레임의 극한 밀도를 특징으로 하는 새로운 기능을 제안합니다. 특징 선택 유무에 관계없이 피라미드형 분해와 트리 구조 분해를 기반으로 한 특징의 식별 능력은 각각 극한 밀도, 에너지 및 엔트로피를 특징으로 사용하여 비교 연구됩니다. 이러한 비교는 분리 가능한 웨이블릿과 분리 불가능한 웨이블릿을 통해 설명됩니다. Brodatz 앨범의 XNUMX개, XNUMX개, XNUMX개 범주의 질감 이미지를 사용하면 특징 선택이 있는 대부분의 성능이 특징 선택이 없는 성능보다 크게 향상되는 것으로 관찰됩니다. 또한, 실험 결과는 극한 밀도 기반 측정이 조사된 세 가지 유형의 특징 중에서 가장 잘 수행된다는 것을 보여줍니다. 선택된 특징의 각 하위 집합에 대한 분할 성능을 평가하기 위해 공간 분리 기준(SPC)을 평가 함수로 사용하는 새로운 접근 방식인 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 Min-Min 방법이 제시됩니다. 이 연구에서 SPC는 클래스 내 유클리드 거리를 공간 영역의 클래스 간 유클리드 거리로 나눈 값으로 정의됩니다. 특징 선택을 통해 분리 불가능한 웨이블릿 프레임을 기반으로 한 트리 구조의 웨이블릿 분해가 분리 가능한 웨이블릿 프레임을 기반으로 한 트리 구조의 웨이블릿 분해와 분리 가능 및 비분리 가능한 웨이블릿 프레임을 기반으로 한 피라미드 분해에 비해 실험에서 더 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. . 마지막으로 텍스처 이미지의 템플릿을 사용하여 평가된 분할 결과를 비교하고 제안된 기준의 유효성을 검증합니다. 또한, 특징의 차별적 특성은 특징 선택 벡터의 모든 서브밴드에 걸쳐 퍼져 있음이 입증되었습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E82-A No.8 pp.1463-1474
발행일
1999/08/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Digital Signal Processing)
범주

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