ABSTRACT Texture analys används i ett mycket brett spektrum av fält och applikationer, från texturklassificering (t.ex. för fjärranalys) till segmentering (t.ex. vid biomedicinsk avbildning), som passerar genom bildsyntes eller mönsterigenkänning (t.ex. för bildinmålning). För var och en av dessa bildbehandlingsförfaranden, för det första, är det nödvändigt att extrahera-från råa bilder-betydande funktioner som beskriver texturegenskaperna. Olika utvinningsmetoder har föreslagits under de senaste årtiondena. Var och en av dem har sina fördelar och begränsningar: prestanda av vissa av dem modifieras inte genom översättning, rotation, affin, och perspektiv förändras; andra har en låg beräknings komplexitet; andra, återigen, är lätta att genomföra; och så vidare. Detta papper ger en omfattande undersökning av texturen funktionen extraktionsmetoder. De senare kategoriseras i sju klasser: statistiska tillvägagångssätt, strukturella tillvägagångssätt, transformbaserade tillvägagångssätt, modellbaserade tillvägagångssätt, grafbaserade tillvägagångssätt, inlärningsbaserade tillvägagångssätt och entropibaserade tillvägagångssätt. För varje metod i dessa sju klasser presenterar vi konceptet, fördelarna och nackdelarna och ger exempel på tillämpning. Denna undersökning gör det möjligt för oss att identifiera två klasser av metoder som i synnerhet förtjänar uppmärksamhet i framtiden, eftersom deras prestationer verkar intressanta, men deras grundliga studier ännu inte har genomförts.
I handgjorda funktion extraktionsmetoder, flera algoritmer har föreslagits under det senaste årtiondet REF.
Texture Feature Extraction Methods: A Survey
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}