Составители:
174
цветовых характеристик текстуры в качестве дополнительного признака,
обеспечивает эффективную классификацию.
а) б) в) г)
Рисунок 9.11 Пример сегментации фрактальных текстур, имеющих разные
характеристики цветности. а) исходное изображение, б) изображение масок
аппликативного наложения текстур, в) г) результат сегментации по тону.
Однако когда текстуры имеют одинаковые цветовые характеристики,
необходимо включать в пространство признаков текстурные
характеристики для различения текстур. Примеры фрактального анализа
приведены на рисунках 9.12-9.14.
а) б) в)
Рисунок 9.12 Пример сегментации фрактальных текстур, имеющих одинаковые
характеристики цветности. а) исходное изображение, б) результат сегментации
при размере окна 16x16, в) результат сегментации при размере окна 8x8.
Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о большей
эффективности метода броуновской функции по сравнению с методами
оценки размера фрактала по длине контура и по методу пирамиды. На
рисунке 9.12 представлены результаты сегментации фрактальных текстур
по оценке размера фрактала по модулю разности яркостей отсчетов
изображения для двух размеров окна 16x16 (рисунок 9.12 б) и 8x8 (рисунок
9.12 в).
На рисунке 9.13 а) показаны реальные текстуры из альбома Бродатца
[106] и результат их сегментации (б). На рисунке 9.14 представлены
результаты сегментации текстур, полученных с помощью гауссово -
марковских полей, по оценке размера фрактала по модулю разности
яркостей отсчетов изображения для размера окна 8x8 (рисунок 9.13 б). На
основании выше изложенного можно сделать следующие
выводы.
1) Представлены методы сегментации цветных текстур на основании
объединения цветовых и фрактальных характеристик текстур при
описании текстур в цветовом координатном пространстве HLS.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 172
- 173
- 174
- 175
- 176
- …
- следующая ›
- последняя »
