Abstract-This paper introducerar ett factorization-baserat tillvägagångssätt som effektivt segmenterar texturerade bilder. Vi använder lokala spektralhistogram som funktioner och konstruerar en M × N-funktionsmatris med hjälp av M-dimensionella vektorer i en N-pixelbild. Baserat på observationen att varje funktion kan approximeras genom en linjär kombination av flera representativa funktioner, vi faktor funktionen matris till två matriser-en som består av de representativa egenskaperna och den andra som innehåller vikterna av representativa funktioner vid varje pixel som används för linjär kombination. Faktoriseringsmetoden är baserad på singular value sönderdelning och nonnegative matrix factorization. Metoden använder lokala spektralhistogram för att särskilja regionutseenden på ett beräkningseffektivt sätt och samtidigt exakt lokaliserar regiongränser. De experiment som utförs på offentliga segmenteringsdata uppsättningar visar löftet om denna enkla men kraftfulla strategi.
I en uppföljning arbete REF, icke-negativ matris factorization används för segmentering.
Factorization-Based Texture Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}