基于形状共生模式的纹理表征
计算机视觉与模式识别
2017-11-06 v1
摘要
纹理表征是图像理解与模式识别中的关键问题。本文提出一种利用形状共生模式的灵活的基于形状的纹理表示。更确切地说，纹理图像首先由形状树表示，其中每个形状关联若干几何与辐射属性。然后基于树中形状层次关系的四种典型形状共生模式被学习为码字。研究了三种不同的编码方法来学习码字，利用这些码字可将任意给定纹理图像编码为描述向量。与现有工作相比，所提方法不仅从基于形状的方法继承了描绘纹理几何方面的强大能力以及对成像条件变化的高鲁棒性，而且提供了考虑形状关系并计算树上高阶统计量的灵活方式。据我们所知，这是首次使用显式形状共生模式作为纹理分析工具。在各种纹理数据集和场景数据集上的实验证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1702.03115,
title = {Texture Characterization by Using Shape Co-occurrence Patterns},
author = {Gui-Song Xia and Gang Liu and Xiang Bai and Liangpei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.03115},
year = {2017}
}