Histogram and Average Neighborhood Structure Of Local Lacunarity and Fractal Features For Noise-Robust and Rotation-Invariant Texture Description
محل انتشار: نهمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 464
نسخه کامل مقاله در کنفرانس ارائه نشده است و در دسترس نیست.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP09_003
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1395
چکیده مقاله:
This paper presents a rotation-invariant and noiserobust texture descriptor based on fractal analysis of digital images. In the proposed method, the fractal dimension and lacunarity of local regions in the given texture image is first computed, and considered as local fractal features. The histogram of the computed features is then calculated. To extract global features, a global map called average neighborhood structure is computed, which represents the average similarity between the computed local fractal features of any given image pixel and its surrounding neighbors within a specific window. A number of rotation-invariant features are then extracted from the obtained map. The extracted global features along with the calculated histogram is finally used for texture description and classification. Extensive experiments were conducted on two well-known texture datasets (Outex TC10 and CUReT) in the presence of different levels of Gaussion noise. The obtained results indicate that the proposed method achieves high texture classification accuracy, especially in the presence of high levels of Gaussian noise
نویسندگان
Hadi Hadizadeh
Quchan University of Advanced Technology, Quchan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :