自适应纹理能量度量方法
计算机视觉与模式识别
2014-06-30 v1
摘要
图像质量、数据存储和计算能力的最新发展加剧了图像处理中对纹理分析的需求。迄今为止，已开发并引入了多种方法来评估图像中的纹理。最流行的纹理分析方法之一是纹理能量度量（TEM），它通过使用预定义的 TEM 掩模来检测图像中的边缘、层级、波浪、斑点和涟漪。尽管已有若干成功研究，但 TEM 在使用中存在一些严重缺陷。主要缺点是掩模为预定义，因此无法适应具体图像。为克服 TEM 的这一劣势，提出了一种新方法，即自适应纹理能量度量方法（aTEM），该方法通过调整掩模的对比度、锐化和方向角来使用自适应掩模。为评估 aTEM 的适用性，将其与 TEM 进行了比较。TEM 对蝴蝶、花卉种子和 Brodatz 数据集的分类准确率分别为 0.08、0.3292 和 0.3343，而 aTEM 分别为 0.0053、0.2417 和 0.3153。本研究结果表明，aTEM 是一种成功的纹理分析方法。
引用
@article{arxiv.1406.7075,
title = {Adaptive texture energy measure method},
author = {Omer Faruk Ertugrul},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.7075},
year = {2014}
}