I denna uppsats diskuteras forskning inom området texturbildsklassificering. Mer specifikt undersöks kombinationen av textur- och färgegenskaper. Huvudsyftet är att skapa en robust deskriptor för extraktion av färgstrukturegenskaper. Principerna för två välkända metoder för grånivåstrukturextraktion, nämligen GLCM (greylevel co-occurrence matris) och Gabor filter, används i experiment. För texturklassificeringen används stödvektormaskinen. I det första tillvägagångssättet används metoderna i separata kanaler i färgbilden. De experimentella resultaten visar den enorma tillväxten av precision för färg textur hämtning av GLCM. GLCM ändras därför för att extrahera sannolikhetsmatriser direkt från färgbilden. Metoden för 13 riktningar grannskapssystem föreslås och formler för sannolikhetsmatris beräkning presenteras. Den föreslagna metoden kallas CLCM (colour-level co-occurence matrises) och experimentella resultat visar att det är en kraftfull metod för färgstrukturklassificering.
En robust deskriptor föreslås i REF, som kallas co-occurence-matriser på färgnivå (CLCM).
An Advanced Approach to Extraction of Colour Texture Features Based on GLCM
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}