Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny texturdeskriptor för både statiska och dynamiska texturer. Den nya deskriptorn bygger på den wavelet-baserade rumsliga-frekvensanalysen av två kompletterande våget pyramider: standard multiscale och wavelet leader. Dessa vågformade pyramider fångar i huvudsak de lokala textursvaren i flera high-pass kanaler på ett flerskaligt och multiorienterat sätt, där det finns en stark makt-law relation för naturliga bilder. Ett sådant makt-law förhållande kännetecknas av den så kallade multifractal analysen. Dessutom införs ytterligare två tekniker, skalan normalisering och multiorientering bild medelvärde, för att ytterligare förbättra robustheten i den föreslagna deskriptorn. Genom att kombinera dessa tekniker har den föreslagna deskriptorn både hög diskriminativ kraft och robusthet mot många miljöförändringar. Vi tillämpar deskriptorn för att klassificera både statiska och dynamiska texturer. Vår metod har visat utmärkta resultat i jämförelse med de senaste metoderna i flera offentliga referensdatauppsättningar.
I REF, en textur deskriptor för både statiska och dynamiska texturer byggs med hjälp av den våget-baserade rumsliga-frekvensanalys.
Wavelet Domain Multifractal Analysis for Static and Dynamic Texture Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}