Abstract-This paper presenterar en ny metod för rotation invariant textur klassificering. Den föreslagna metoden drar nytta av det faktum att de flesta strukturmönster antingen har riktning (anisotropa texturer) eller inte har en viss riktning (isotropa texturer). Vagnets energiegenskaper i riktningstexturerna förändras avsevärt när bilden roteras. För de isotropa bilderna är dock de vågformade funktionerna inte känsliga för rotation. Därför, för de riktningar texturer, är det viktigt att beräkna wavelet funktioner längs en viss riktning. I det föreslagna tillvägagångssättet används Radontransform först för att upptäcka den huvudsakliga riktningen av texturen. Sedan roteras texturen för att placera sin huvudsakliga riktning på 0 grader. En wavelet transform appliceras på den roterade bilden för att extrahera textur funktioner. Detta tillvägagångssätt ger ett utrymme med liten intraklassvariation och därmed god separation mellan olika klasser. Metodens prestanda utvärderas med hjälp av tre texturuppsättningar. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset jämfört med vissa befintliga metoder.
Till exempel presenterade Jafari-Khouzani och Soltanian-Zadeh REF ett nytt tillvägagångssätt för texturklassificering, med hjälp av Radontransform för att upptäcka den huvudsakliga texturriktningen, följt av en wavelet transform för att extrahera texturfunktioner.
Radon transform orientation estimation for rotation invariant texture analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}