Texturanalys är en bildbehandlingsuppgift som kan utföras med hjälp av det matematiska ramverket för multifractal analys för att studera regelbundenhetsfluktuationerna i bildintensiteten och de praktiska verktygen för deras bedömning, såsom (våglet) ledare. En nyligen införd statistisk modell för ledare möjliggör Bayesian uppskattning av multifractal parametrar. Det förbättrar prestandan betydligt över standard (linjär regressionsbaserad) uppskattning. Den beräkningskostnad som orsakas av den tillhörande icke-standardmässiga bakre fördelningen begränsar dock dess tillämpning. I detta arbete föreslås en alternativ Bayesiansk modell för multifractal analys som leder till effektivare algoritmer. Den bygger på tre ursprungliga bidrag: En ny generativ modell för Fourier koefficienter av log-ledare; en lämplig reparametrisering för att hantera sina inneboende begränsningar; en data-augmented Bayesian modell som ger standard villkorliga bakre fördelningar som kan provtas exakt. Numeriska simuleringar med hjälp av syntetiska multifractalbilder visar den föreslagna algoritmens utmärkta prestanda, både när det gäller uppskattningskvalitet och beräkningskostnad.
En betydligt effektivare algoritm erhölls nyligen i REF genom att överväga en dataförstärkt formulering av Bayesian modellen.
A Bayesian framework for the multifractal analysis of images using data augmentation and a whittle approximation
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}