Составители:
143
D=1,0 ± 0,1 и, наконец, облака с периметром менее 3 км не являются
фракталами.
Исследования фрактальных поверхностей от молекулярных
поверхностей белков, обшивки супертанкеров, поверхностей суставов до
взлетных полос аэродромов проводились различными авторами. При этом
использовались различные методы оценки размера фрактала, основные из
которых более подробно будут рассмотрены в разделе 9.6.
Таким образом, важной задачей анализа
текстур является выделение
признаков. Можно отметить три основных подхода к описанию текстур, на
основании которых формируются признаки текстур. Перспективным
представляется использование набора признаков, комбинируемых из
признаков, выделяемых при различных подходах к описанию текстур.
9.2 Оценка наличия текстуры в изображении
При применении методов текстурного анализа мы предполагаем, что
входное изображение имеет текстурные характеристики. Поскольку в
настоящее время нет единого определения текстуры, то каждый метод
текстурного анализа предполагает описание текстуры некоторым набором
признаков, извлекаемых из изображения. Поэтому при проведении
текстурного анализа, прежде всего, необходимо выделить на изображении
текстурные области. В [92] авторы приводят
следующую схему оценки
текстуры в изображении:
Первые три класса объектов (A,B,C), по мнению авторов, текстурами
не являются, к ним в соответствии с рисунком 9.2 относятся: области
постоянной яркости, области белого нормального шума и объекты,
полностью описываемые их формой. Белым шумом называется
стационарный случайный процесс n(t), у которого спектральная плотность
мощности
не зависит от частоты и имеет постоянное значение, равное
дисперсии значений n(t). Другими словами, все спектральные
составляющие белого шума имеют одинаковую мощность. По существу,
это идеализированный случайный процесс с бесконечной энергией.
Считают, что спектральная плотность мощности шумов слабо изменяется в
диапазоне спектра сигнала, который существенно уже спектра шума.
Понятие "белый
шум" определяет только равномерный энергетический
спектр шума, а законы распределения амплитуды могут быть любыми.
Амплитуда отсчетов белого нормального шума распределена по
нормальному закону.
Последние три класса изображений (D,E,F) содержат текстуры и,
следовательно, подлежат текстурному анализу. Предварительная грубая
сегментация изображения на текстурные и нетекстурные области
производится по методу оценки зернистости текстуры [79].
Зернистость
текстуры оценивается плотностью распределения локальных экстремумов
яркости изображения по столбцам и по строкам. Размер фрагмента, в
котором производится оценка зернистости, зависит от ожидаемого
диапазона зернистости текстур на изображении.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 141
- 142
- 143
- 144
- 145
- …
- следующая ›
- последняя »
