Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en ny deskriptor för texturklassificering som är robust för att bilden suddas ut. Deskriptorn använder fasinformation som beräknas lokalt i ett fönster för varje bildposition. Faserna av de fyra lågfrekventa koefficienterna är dekorrelaterade och jämnt kvantiserade i ett åttadimensionellt utrymme. En histogram av de resulterande kodorden skapas och används som en funktion i texturklassificering. I idealfallet visar sig lågfrekventa faskomponenter vara invarianta till centralt symmetriskt suddiga. Även om denna ideala variation inte helt uppnås på grund av den ändliga fönsterstorleken, metoden är fortfarande mycket okänslig för suddig. Eftersom endast fasinformation används, är metoden också invariant för enhetliga ljusförändringar. Enligt våra experiment är klassificeringsnoggrannheten för suddiga texturbilder mycket högre med den nya metoden än med de välkända LBP- eller Gabor filterbanksmetoderna. Intressant nog är det också något bättre för texturer som inte är suddiga.
Ett liknande tillvägagångssätt antas av Ville et al. REF där fasinformationen beräknades inom ett lokalt fönster för varje bildposition.
Blur insensitive texture classification using local phase quantization
{'venue': 'in Image and Signal Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}