Modeling regular textures in images using the Radon transform

2021

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.33048/sibjim.2021.24.204
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.