En idealisk bildstrukturbeskrivning för att beskriva, klassificera och känna igen texturer bör kunna fånga viktiga perceptuella egenskaper hos texturstrukturen, och den bör också vara invariant till miljöförändringar, såsom förändringar i vypunkt, luminans och geometri av den underliggande ytan. I Data Vision-litteraturen började sökandet efter invarianter på nittiotalet [17], då forskare grävde upp den matematiska litteraturen om algebraiska och geometriska invarianter. Man har lagt stor vikt vid studier av kvantiteter som är invarianta i den synvinkel från vilken bilden tas. Ett antal projektiva invarianter [13] har hittats, vilka definieras på objektuppsättningar av punkter och linjer och planarkurvor [17], och de har använts för objektigenkänning och kalibrering. Men ingen av dessa deskriptorer ger en hög nivå karakterisering av texturer. Ett stort antal strukturdeskriptorer har föreslagits. De flesta av dem är antingen statistikbaserade eller filterbaserade ([1, 4, 5, 15]), vilket gör dem känsliga för förändringar i synsättet. Lazebnik, Schmid och Ponce ([6]) föreslog en texturrepresentation som är invariant för att vy-point förändringar i en svag form (det är lokalt invariant till affin transforms). Här introducerar vi en ny texturdeskriptor som kallas MFS (multifractal spektrumvektor), som är baserad på fraktal geometriteori. MFS är globalt invariant under bi-Lipschitz transform, en mycket allmän transform som inkluderar perspektiv transformer (vypunktsförändringar) och slät textur ytdeformationer. Dessutom har MFS en extraordinär låg dimension (26 med en funktion och tre gånger så mycket med hjälp av tre funktioner som i vårt genomförande här för en typisk 640 × 480 bildstruktur). Vi demonstrerar med ett antal experiment på syntetiserade och verkliga bildstrukturer att, först MFS i praktiken är mycket robust till 3D transformer och icke-rigida släta transformer. För det andra, dess prestanda liknar de bästa metoderna i traditionell textur hämtning och klassificering på standard textur dataset, men genom att använda mycket lägre dimensionella funktion vektorer. Fractal geometri har använts tidigare i beskrivningen av texturer ([2, 14]) och textursegmentering ([8, 9, 10]). Invarianten av fraktaldimensionen till biLipschitz-kartor har dock inte utnyttjats i visionssamhället. Dessutom, befintliga metoder antingen helt enkelt beräkna ett skalärtal, som inte ger tillräckligt med information för en bra karakterisering av texturen, eller de använder multi-fractal-spektrum för lokal funktionsbeskrivning, där det inte finns någon global variation till bi-Lipschitz kartor. Dessutom definierades fraktaldimensionen endast på bildintensiteten, vilket gör den känslig för förändringar i luminans. Intuitivt är MFS (multifractal-spectrum) förlängningen av fraktaldimensionen. MFS kodar för fraktaldimensionen för varje nivå som anges under en nivåuppsättning kategorisering av bildpunkter. Olika kategoriseringar av bildpunkter leder till olika MFS vektorer. Kategoriseringarna i vår MFS-strategi baseras på den densitetsfunktion som definieras på (funktioner av) bildintensiteten, och detta gör den robust till luminansvariationer. Tidningen är organiserad enligt följande. Avsnitt 2 ger en kort introduktion till fraktal geometri och multifractal spektrumteori. Avsnitt 3 presenterar vår MFS texturdeskriptor och dess variation till rumsliga bi-Lipschitz transformerar och lokala affina ljusförändringar. Avsnitt 4 ger experiment om textur hämtning och klassificering och en jämförelse med
Nyligen föreslog REF användning av multifractal spektrum vektorer för att beskriva texturer samtidigt uppnå global invariant under bi-Lipschitz transformer, en allmän klass av transformer som inkluderar perspektiv transformer och slät textur ytdeformationer.
A Projective Invariant for Textures
{'venue': "2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)", 'journal': "2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}