紋理分類

一般紋理分成兩大類:即週期性的紋理與隨機性的紋理。紋理處理學家於是根據上述分類法,來開發紋理分析的方法:即結構性分析法(structuralapproach)及統計性分析法(statisticalapproach)兩大支。

1993年時,Rao和Loshe對紋理的研究得到一個結論:人類對於紋理識別中最重要的三個維度為週期,方向和隨機性。1996年Picard和Liu也提出Brodatz album中差異性最大的三種紋理為週期性,方向性和隨機性的紋理。因此若能將一個紋理資料庫分類為週期性,方向性和隨機性的紋理等三大類,除了可降低紋理分類的難度,也可以進一步開發紋理檢索的系統。

我們已提出一個紋理粗分類法及一個紋理檢索之權重法。此二法的主要觀念是基於一個事實,即屬於方向性的紋理,其傅立葉頻譜的反應值會集中在某一個方向,而屬於週期性的紋理,其頻譜的反應值會集中在某幾個方向,而隨機性的紋理,其頻譜的反應值則出現在所有方向。

基於上述事實,我們對紋理影像的傅立葉頻譜進行主軸分析以判斷某紋理影像是否屬於方向性的紋理。如果此紋理影像不是方向性的紋理,則我們將紋理影像的頻譜視為一張影像,並再做一次傅立葉轉換,以得到一張加強頻譜,我們接著利用加強頻譜上能量在方向性分佈的變異數來進一步將紋理影像分類為週期性的紋理或隨機性的紋理。

系統架構圖

實驗結果

 

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