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小波特征
不像一般方法萃取整體的(global)紋理資訊,多尺度/多頻道(multiscale/multichannel)的方法萃
取的都是局部的(local)紋理特性。這種方法多半借著一組局部的濾波器(local filters)與影像做某
些運算就可以得到紋理的特征。每一頻道只說明特定的紋理特性或反應人類的視覺系統
首先,對于一張影像我們可以視為是二維的亮度分布
(x,y),其中i,j 代表影像之空間解析度,0≦i,j≦
M-1,M 為影像之大小;(i,j)為點(i,j)相對于影像此點的亮度值。而紋理是一種鄰域相關的特性
(neighborhood property),因此,影像中單一點的亮度值對紋理而言是毫無意義的
影像中的邊緣附近,總存在灰度的或紋理的變化,這種變化是一個物體過渡到另一個物體所造
成的,
這就是我們常說的邊緣(edge)。
邊綠經常發生在灰度值有重大且有意義的改變的地方。在紋
路影像中,邊緣的地方往往含有相當多的資訊,如粗糙度、方向性、周期性...。因此,我們希望能找
出代表原始紋理影像的邊緣的地方。而我們的濾波器本身即是一個插分濾波器,所以只要求出轉換后
影像的局部極值(local extreme)的地方,即是邊緣的所在。我們就以此當作紋理分辨的主要特征
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