Abstract-Vi presenterar en statistisk bild av problemet med textursökning genom att kombinera de två relaterade uppgifterna, nämligen funktionsextraktion (FE) och likhetsmätning (SM), till ett gemensamt modellerings- och klassificeringssystem. Vi visar att med hjälp av en konsekvent uppskattning av textur modellparametrar för FE steg följt av beräkning av Kullback-Leibler avstånd (KLD) mellan uppskattade modeller för SM steg är asymptotiskt optimal i termer av hämtning fel sannolikhet. Det statistiska systemet leder till en ny våget-baserad textur hämtning metod som är baserad på den exakta modellering av marginalfördelningen av våget koefficienter med hjälp av generaliserade Gaussian densitet (GGD) och på förekomsten av en sluten form för KLD mellan GDs. Den föreslagna metoden ger större noggrannhet och flexibilitet i att fånga texturinformation, medan dess förenklade form har en nära likhet med de befintliga metoder som använder energidistribution i frekvensdomänen för att identifiera texturer. Experimentella resultat på en databas med 640 texturbilder tyder på att den nya metoden avsevärt förbättrar hämtningsfrekvensen, t.ex. från 65 % till 77 % jämfört med traditionella metoder, samtidigt som den bibehåller jämförbara nivåer av beräkningskomplexitet.
Gör et al. REF använde den marginella fördelningen av våget koefficienter för att utforma en metod för textur hämtning.
Wavelet-Based Texture Retrieval Using Generalized Gaussian Density and Kullback–Leibler Distance
{'venue': 'ICIP (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}