CBIR: Content Based Image Retrieval

استخراج ویژگی از تصاویر بافتی

همانگونه که قبلا هم گفته شد روشهای مختلفی برای استخراج ویژگی از تصاویر بافتی ارائه شده که یکی از ساده ترین و پر کاربرد ترین آنها، روش های مبتنی برالگوی دودویی محلی است که به دلیل سادگی در پیاده سازی و استخراج ویژگیهای مناسب با دقت طبقه بندی بالا، بیشتر مورد استفاده بوده است.

روش الگوی دودویی محلی، روشی غیر پارامتریک می باشد که باید در آن تعداد نقاط همسایگی P و شعاع همسایگی R مشخص شود. یکی از مشکلات روش الگوهای دودویی محلی تعداد ویژگی های استخراج شده بوده که برابر2^p  است. روش الگوی دودویی محلی مزایای مختلفی دارد یکی از این مزیت ها، سادگی آن می باشد. ضمن اینکه قابلیت استخراج اطلاعات محلی را با دقت بالا دارد و چون از تفاضل سطوح خاکستری استفاده می کند، نسبت به تغییرات یکنوای سطوح خاکستری غیرحساس است.

در روش واریانس محلی در هر همسایگی مقدار واریانس نقاط همسایگی محاسبه شده و یک توصیفگر جدید بنام واریانس محلی حاصل می شود. در برخی از مقالات از ترکیب الگوی دودویی محلی و واریانس محلی ویژگی هایی با نتایج بهتر طبقه بندی تولید شده است. محمدحسین شکورو فرشاد تاجریپور در مقاله ای به نام الگوی انتروپی محلی جهت استخراج ویژگی های تصاویر بافتی از یک روش جدید استفاده نمودند. روش آنها بر روی دسته های TC10 و TC12(t) و TC13 از پایگاه داده Outex اعمال شده است. همچنین از پایگاه CUReT و UIUC نیز جهت تست سیستم استفاده نموده اند. روش پیشنهادی آنها در مقایسه با الگوی دودویی محلی و واریانس محلی به نویز مقاوم تر بوده و همچنین ترکیب آن با الگوی دودویی محلی نتایج بسیار بهتری نسبت به ترکیب واریانس محلی با الگوی دودویی محلی تولید می کند. این روش ضمن اینکه کلیه ویژگی های مثبت روش های موجود مانند غیرحساس بودن به چرخش و تغییرات روشنایی را دارد، نسبت به نویز نیز بسیار مقاوم می باشد.

 

منبع

http://jmvip.sinaweb.net/article_33505.html

نظرات (0)
امکان ثبت نظر جدید برای این مطلب وجود ندارد.