I detta dokument föreslås en metod för texturklassificering baserad på långa linjära mönster. Linjära mönster av lång storlek är ljusa egenskaper som definieras av morfologiska egenskaper: linjäritet, konnektivitet, bredd och av en specifik Gaussisk-liknande profil vars krökning varierar smidigt längs kaminen. Den viktigaste informationen i en textur förekommer ofta i förekomsten av spannmålskomponenter. Det är därför det här papperet används summan av förekomsten av spannmål komponenter för funktionsextraktion. Funktionerna är konstruerade av den olika kombinationen av långa linjära mönster med olika inriktningar. Dessa funktioner erbjuder en bättre diskriminerande strategi för texturklassificering. Dessutom förväntas den avståndsfunktion som fångas från summan av förekomsten av kornkomponenter i texturer öka klassskiljbarheten. Klassen seperability power av dessa funktioner undersöks i klassificeringsförsöken med godtyckligt valda texturbilder tagna från Brodatz album. De experimentella resultaten indikerade god analys, och hur klassificeringen av texturer kommer att ske med olika långa linjära mönster.
Eftersom den mest betydande informationen i en textur ofta visas i förekomsten av spannmålskomponenter, Kumar et al. REF tillämpar långa linjära mönster, ljusa egenskaper som definieras av morfologiska egenskaper, för att utföra texturklassificering.
An Innovative Technique of Texture Classification and Comparison Based on Long Linear Patterns
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}