Vi presenterar en ny optimeringsram för oövervakad textursegmentering som bygger på statistiska tester som ett mått på homogenitet. Textursegmentering är formulerad som ett dataklusterproblem baserat på glesa närhetsdata. Skillnader i par av texturerade regioner beräknas från en multiskala Gabor lter bild representation. Vi diskuterar och jämför en klass av kluster objektiva funktioner som systematiskt härrör från invariance principer. Som en allmän optimeringsram föreslår vi deterministisk glödgning baserad på en genomsnittlig eld approximation. Det kanoniska sättet att härleda klusteralgoritmer inom detta ramverk samt ett eektivt genomförande av medeleld glödgning och den nära besläktade Gibbs sampler presenteras. Vi tillämpar både glödgningsvarianter på Brodatz som mikrostrukturblandningar och riktiga ordbilder.
Ett mycket annorlunda tillvägagångssätt föreslås av Ref som också utför oövervakad textursegmentering, men gör det genom att förlita sig på statistiska tester som ett mått på homogenitet.
Unsupervised Texture Segmentation in a Deterministic Annealing Framework
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}