基于经验曲波的全卷积网络用于有监督纹理图像分割
计算机视觉与模式识别
2024-10-30 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种执行有监督纹理分类/分割的新方法。所提出的想法是用特定的纹理描述符馈入全卷积网络。这些纹理特征是使用经验曲波变换从图像中提取的。我们提出了一种构建适应于给定纹理字典的独特经验曲波滤波器组的方法。然后我们展示了这些滤波器的输出可用于构建有效的纹理描述符，最终用于馈入深度学习网络。我们的方法最终在几个数据集上进行了评估，并将结果与各种最先进的算法进行了比较，表明所提出的方法显著优于所有现有方法。
引用
@article{arxiv.2410.21562,
title = {Empirical curvelet based Fully Convolutional Network for supervised texture image segmentation},
author = {Yuan Huang and Fugen Zhou and Jerome Gilles},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.21562},
year = {2024}
}