Absruct-This paper beskriver en metod för oövervakad segmentering av texturerade bilder. Lokala texturegenskaper extraheras med hjälp av lokala linjära transformer som har optimerats för maximal texturdiskriminering. Lokal statistik (texturenergimått) uppskattas vid utgången av en likvärdig filterbank med hjälp av en icke-linjär omvandling (absolut värde) följt av en iterativ Gaussian utjämningsalgoritm. Detta förfarande genererar en multiupplösning sekvens av funktionsplan med en halv oktav skala progression. En ny funktionsreduktionsteknik appliceras sedan på datan och bestäms bj simultanlj diagonaliserande scattermatriser som utvärderas vid t\+o olika rumsliga upplösningar. Detta tillvägagångssätt ger en god approximation av Fisher's flera linjära discriminants och har fördelen att kräva ingen upriori kunskap. Denna nya funktion reduktionsmetoder verkar vara en förbättring på den allmänt använda Karhunen-Loeve transform och möjliggör effektiv textur segmentering baserat på enkel tröskel. Lndex Terms-Feature minskning, filterbank, Karhunen-Loeve transform, lokal linjär transform, (multipel eller Fishers) discriminanter, segmentering. textur. Tröskelvärde.
Ett exempel på dessa tekniker är den som föreslås av REF, som extraherar lokala texturegenskaper med hjälp av lokala linjära transformer som optimerades för maximal textur diskriminering.
Multiresolution feature extraction and selection for texture segmentation
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}