Method of image texture segmentation using Laws' energy measures

2017

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2280891
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article suggests the method of image segmentation, using Laws` texture energy measures. This method allows identifying segments of images efficiently for their further use in the image processing. Laws` measures describe the image most accurately, resulting in making it easier and more efficient in comparison with the other approaches to allocate separate classes of textures. In order to obtain these measures the sixteen masks are calculated. Resulting energy measures can be provided after applying each of the masks to the image. The developed algorithm was tested using a set of test images. Analysis of the obtained results has showed that in case of visually similar texture images the transition to energy maps significantly improves the correlation coefficient and therefore emphasizes textural features of the images and makes it possible to identify the similarities of textures. In order to evaluate the results of efficiency of developed algorithm properly, its results have been compared to the segmentation method based on matrix matches. It was proved that segmentation based on Laws` measures can detect various types of texture more precisely and with greater speed of operation.