Abstrakt. I denna artikel presenteras en statistisk teori för texturmodellering. Denna teori kombinerar filtreringsteori och Markov slumpmässig fältmodellering genom den maximala entropiprincipen, och tolkar och klargör många tidigare begrepp och metoder för texturanalys och syntes ur en enhetlig synvinkel. Vår teori karakteriserar ensemblen av bilder I med samma textur utseende genom en sannolikhetsfördelning f (I) på ett slumpmässigt fält, och målet med textur modellering är att göra slutsatsen om f (I), med tanke på en uppsättning observerade textur exempel. I vår teori består texturmodellering av två steg. (1) En uppsättning filter väljs från en allmän filterbank för att fånga funktioner i texturen, dessa filter tillämpas på observerade texturbilder, och histogram av de filtrerade bilderna extraheras. Dessa histogram är uppskattningar av den marginella fördelningen av f (I). Detta steg kallas extrahering av funktioner. (2) Den maximala entropiprincipen används för att härleda en distribution p(I), som är begränsad till att ha samma marginalfördelning som i (1). Denna p(I) betraktas som en uppskattning av f(I). Detta steg kallas funktionsfusion. En stegvis algoritm föreslås för att välja filter från en generell filterbank. Den resulterande modellen, kallad FRAME (Filters, Random fields and Maximum Entropy), är en Markov random field (MRF) modell, men med ett mycket berikat ordförråd och därmed mycket starkare beskrivande förmåga än de tidigare MRF modeller som används för textur modellering. Gibbs sampler används för att syntetisera texturbilder genom att rita typiska prover från p(I), vilket innebär att modellen verifieras genom att se om de syntetiserade texturbilderna har liknande visuella utseenden som de texturbilder som modelleras. Experiment på en mängd olika 1D- och 2D-strukturer beskrivs för att illustrera vår teori och visa våra algoritmers prestanda. Dessa experiment visar att många texturer som tidigare betraktas som från olika kategorier kan modelleras och syntetiseras i en gemensam ram.
REF utvecklade en modell för maximal entropisannolikhet baserad på texturfunktioner som extraherats av en uppsättning filter som också syftar till att fånga texturens egenskaper vid flera skalor och orienteringar.
Filters, Random Fields and Maximum Entropy (FRAME): Towards a Unified Theory for Texture Modeling
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}