Modeling regular textures in images using the Radon transform

2021

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.33048/sibjim.2021.24.204
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Преобразование Радона является основным интегральным преобразованием в вычислительной томографии, а также широко используемым методом в машинном зрении и анализе изображений для обнаружения линейных структур и регулярных текстур.Основой его применения является свойство интегралов прямой задачи аккумулировать яркости изображения вдоль исследуемых контуров.Операция обратного проецирования (одна из основных компонент томографических алгоритмов) даёт в результате ридж-функции, обладающие направлениями, в которых они участвовали в прямом операторе.Исследованы ридж-функции и их ориентация в качестве признаков для описания анизотропии регулярных текстур.Эти признаки включены в модель регулярных текстур в виде суммы ридж-функций.Многие текстуры визуально воспринимаются как суперпозиция линейных структур и поэтому исследуются с использованием преобразования Радона.Представлена вычислительная схема сингулярного разложения регулярной текстуры в сумму информативных ридж-функций.Приведены результаты численных экспериментов с текстурами образцов промышленных тканей.