X
تبلیغات
زولا

CUDA Programming Applications

ارائه یک شکل جدیدی از الگوهای باینری محلی به منظور طبقه بندی بافت تصویر

طبقه بندی بافت تصویر نقش بسیار مهمی در بینایی ماشین و پردازش تصویر دارد. اولین و مهمترین مرحله در طبقه بندی بافت تصویر، استخراج ویژگی از تصویر میباشد. تاکنون روش های بسیار زیادی برای استخراج ویژگی از تصاویر بافتی ارائه شده اند اما از میان روش های موجود الگوهای باینری محلی، در شکل اصلی و بهبودیافته خود، به دلیل سادگی در پیاده سازی و استخراج ویژگی های مناسب با دقت طبقه بندی بالا، مورد توجه بسیاری از متخصصان این زمینه قرار گرفته است. شکل اصلی الگوهای باینری محلی هرچند از نظر پیاده سازی بسیار ساده است، اما زمانی که شعاع همسایگی افزایش یابد پیچیدگی محاسباتی بالایی دارد. شکل بهبودیافته الگوهای باینری محلی نیز به الگوهای همگن برچسبهای متمایز و به تمام الگوهای غیر همگن یک برچسب یکسان انتساب می دهد و این امر، طبقه بندی تصاویری که دارای درصد بالایی از الگوهای غیر همگن می باشند را با مشکل مواجه می سازد. در[ارائه یک شکل جدیدی از الگوهای باینری محلی به منظور طبقه بندی بافت تصویر]، یک شکل جدید از الگوهای باینری محلی ارائه شده است که پیچیدگی محاسباتی آن نسبت به شکل اصلی الگوهای باینری محلی کمتر و دقت طبقه بندی آن نیز از شکل اصلی و بهبودیافته الگوهای باینری محلی بیشترمی باشد. روش ارائه شده در این مقاله نه تنها تصاویر با الگوهای همگن را به خوبی طبقه بندی می کند، بلکه در مورد تصاویری که دارای حجم بسیار بالایی از الگوهای غیر همگن می باشند نیز به خوبی عمل می کند. همچنین می توان با تغییر در بازه های شدت روشنایی، محلی یا سراسری بودن ویژگی ها را کنترل کرد.


مرجع:پاکدل مرضیه،تاجری پور فرشاد ،ارائه یک شکل جدیدی از الگوهای باینری محلی به منظور طبقه بندی بافت تصویر،مهندسی برق و کامپیوتر ایران ،شماره 11،سال 1392

نظرات (0)
نام :
ایمیل : [پنهان میماند]
وب/وبلاگ :
برای نمایش آواتار خود در این وبلاگ در سایت Gravatar.com ثبت نام کنید. (راهنما)