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从图像中计算纹理边界.

H Voorhees1, T Poggio

  • 1Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge 02139.

Nature
|May 26, 1988
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

本研究提出了一种新的算法,用于检测自然图像中的纹理边界. 它建议使用斑块作为纹理元素和一种统计方法来找到边界,改进了以前的理论.

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科学领域:

  • 计算机视觉 计算机视觉
  • 计算神经科学是一种神经科学.
  • 图像处理 图像处理

背景情况:

  • 目前的纹理视觉理论侧重于"textons" (密度,方向,大小或对比度等属性的第一阶差异).
  • 心理学理论经常使用合成图像,忽视自然灰度图像和边界检测方法的计算.
  • 关于textons的先前假设,如线段交叉,受到心理物理发现的质疑.

研究的目的:

  • 从自然灰度图像中开发一个计算纹理元素 ("textons") 的算法.
  • 设计一种方法来准确检测自然场景中的纹理边界.
  • 在纹理视觉中将计算方法与心理物理观测相协调.

主要方法:

  • 建议使用blobs,通过中心-周围运算符计算,作为纹理元素.
  • 开发了一种非参数统计方法来比较blob属性的局部分布.
  • 在自然图像上实现并测试了一种用于检测纹理边界的算法.

主要成果:

  • 该算法成功地检测到自然图像中的纹理边界.
  • 拟议的方法将blob识别为有效的纹理元素.
  • 计算方法与某些心理物理发现一致,挑战了先前的文本假设.

结论:

  • 由中心-周围运算符计算的斑块是自然图像的可行的纹理元素.
  • 一个简单的非参数统计有效地通过分析局部blob属性分布来定位纹理边界.
  • 开发的算法提供了一种实用的方法,用于在现实世界的图像中检测纹理边界.