利用距离匹配函数叠加与一维 Haar 小波变换提取周期性
计算机视觉与模式识别
2013-11-18 v1
摘要
纹理的周期性是重要的视觉特征之一，常被用作结构层面纹理区分的度量。关于纹理周期性的知识在纹理合成、纹理压缩以及饰带和壁纸设计领域至关重要。在本文中，我们提出了一种基于距离匹配函数（DMF）叠加和小波分解的从噪声图像中提取周期性的方法，且无需对测试图像进行去噪。整体 DMF 经过单层 Haar 小波分解以获得近似系数和细节系数。提取的系数有助于确定行方向和列方向的周期性。我们在纹理合成应用中说明了所提方法的有用性和有效性。
引用
@article{arxiv.1311.3808,
title = {Periodicity Extraction using Superposition of Distance Matching Function and One-dimensional Haar Wavelet Transform},
author = {V. Asha and N. U. Bhajantri and P. Nagabhushan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.3808},
year = {2013}
}
备注
12 pages, ICSCI-2010