งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

7.2 ลวดลายบนพื้นผิว 7.2 ลวดลายบนพื้นผิว (Texture).

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "7.2 ลวดลายบนพื้นผิว 7.2 ลวดลายบนพื้นผิว (Texture)."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 7.2 ลวดลายบนพื้นผิว 7.2 ลวดลายบนพื้นผิว (Texture)

2

3 ลวดลายเป็นคุณลักษณะที่เด่นและ ได้ถูกนำมาเป็นดัชนีเพื่อใช้อธิบาย และแปรความหมายภาพ ใช้สืบค้น ภาพในฐานข้อมูล รวมทั้งใช้เพื่อ การแยกกลุ่มภาพ (image classification) มาเป็นเวลาช้านาน ลักษณะที่สำคัญของลวดลายคือ ลักษณะที่ซ้ำ ๆ กันของรูปแบบ พื้นฐาน (fundamental patterns)

4 ดังนั้นลวดลายจึงต้องพิจารณาจาก กลุ่มของจุดภาพที่อยู่ติดกันซึ่งมี ลักษณะของค่าความเข้มตาม เงื่อนไขที่กำหนดซึ่งเรียกว่า texture primitives หรือ texture elements หรือ texels

5 ปริมาณที่นิยมใช้เพื่ออธิบาย ลักษณะของลวดลายที่สำคัญ คือ ความคมชัด (contrast) ความสม่ำเสมอ (uniformity) ความหยาบ (coarseness) ความขรุขระ (roughness)

6 ความเป็นระเบียบ (regularity) ความถี่ (frequency) ความหนาแน่น (density) ทิศทาง (directionality)

7 7.2.1 Statistical texture description

8 1) Spatial frequencies เป็นการอธิบายลักษณะของ ลวดลายโดยใช้ลักษณะทาง ตำแหน่ง (spatial characteristic) เป็น หลัก

9 ก ) โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์จาก autocorrelation function ลวดลายที่ละเอียดจะมีความถี่ ทางตำแหน่งสูง ( เปลี่ยนแปลง อย่างรวดเร็ว ) ค่าของ autocorrelation function ลดลงอย่าง รวดเร็วเมื่อระยะทางเพิ่มขึ้น

10 ลวดลายที่หยาบจะมีความถี่ต่ำ ค่าของ autocorrelation function ลดลงอย่างช้า ๆ เมื่อระยะทาง เพิ่มขึ้น

11 ข ) ค่าสัมประสิทธิ์จากการทำ การแปลงแบบ Fourier, Gabor filter bank และ wavelet transform

12 2) co-occurrence matrices เป็นการอธิบายลักษณะของ ลวดลายโดยใช้ความสัมพันธ์ ระหว่าง texture primitives ที่อยู่ ติดกันในทิศทางและระยะทางที่ กำหนด

13 ตัวอย่าง texture primitives ของ ลวดลายคือค่าความเข้มแสง ของภาพต่อไปนี้ซึ่งมี 3 ค่า (0,1,2) และกำหนดทิศทางของ จุดภาพที่มีความเข้ม i และ j ดัง ภาพ ที่ระยะทาง d=1 หน่วย จะ ได้ co-occurrence matrices ดังนี้

14 ภาพทิศท าง Co-occurrence matrix

15 correlation

16 จาก co-occurrence matrices สามารถคำนวณหาค่าคุณลักษณะ ของลวดลายได้ ดังนี้ energy entropy

17 maximum probability contrast

18 inverse difference moment

19

20 3. edge frequency เป็นการอธิบายลวดลายโดยใช้ ความถี่ของการเกิดเส้นขอบโดย ใช้ gradient ของทุกจุดภาพ จากนั้นหาค่าเฉลี่ยของค่า gradient ในทิศทางที่กำหนดให้ และสุดท้ายจะได้คุณลักษณะ ของลวดลายต่อไปนี้

21 dimensionality ได้จากจำนวน ค่าระยะทาง d ที่ใช้ไปทั้งสิ้นเพื่อ การคำนวณค่า gradient coarseness ได้จากจำนวนเส้น ขอบ contrast ได้จากขนาดของค่า gradient ของเส้นขอบ randomness ได้จากค่า entropy ของขนาดของ histogram ของ เส้นขอบ

22 directivity ได้จากค่า entropy ของขนาดของ the edge- direction histogram ของเส้น ขอบ linearity ได้จากค่า co- occurrences ของจุดภาพที่เป็น เส้นขอบในทิศทางเดียวกับ ทิศทางของเส้นขอบและ ระยะทางที่กำหนดให้

23 4. primitive length เป็นการนับจำนวนจุดภาพที่มีค่า ความเข้มเท่ากันหรือใกล้เคียง กัน ถ้ามีจำนวนมากแสดงว่าเป็น ลวดลายหยาบ ถ้ามีจำนวนน้อยแสดงว่าเป็น ลวดลายละเอียด

24 ถ้าให้ B(a,r) เป็นจำนวน texture primitive ที่มีค่าความเข้ม a และ ความยาว r, Nr เป็นความยาวสูงสุดของ texture primitive, M, N เป็นขนาดของภาพ และ L เป็นจำนวนระดับของค่าความ เข้มในภาพ

25 the total number of runs short invert primitive emphasis

26 short primitive emphasis ความสม่ำเสมอของค่าความเข้ม แสง

27 ความสม่ำเสมอของ primitive length Primitive percentage

28 5. mathematical morphology เป็นการกระทำที่ใช้รูปร่าง (shape) และเรขาคณิตเป็นหลัก ในการคำนวณคณิตศาสตร์ที่ใช้ คือ ทฤษฎี point set, integral geometry และ topology

29 คำอธิบายหลักการที่สำคัญของ กระบวนการนี้โดยย่อ คือ เป็นการหาความสัมพันธ์ ระหว่างจุดภาพและ point set (B) ซึ่งเรียกว่า structuring element ซึ่งจะเคลื่อนที่ไปทั่ว ทั้งภาพ

30 mathematical morphology สามารถใช้อธิบายลักษณะของ ลวดลายได้โดยใช้การกระทำ erosion, dilation, opening และ closing หลาย ๆ ครั้งต่อเนื่องกัน อย่างเหมาะสม [Dougherty et al. 89]

31

32

33 6. Markov random field (MRF) เป็นการสร้างแบบจำลองเพื่อ อธิบายลักษณะของลวดลาย โดยใช้วิธีการทางสถิติที่เรียกว่า Bayes’ rule ซึ่งกล่าวว่า

34 การประมาณค่าความน่าจะเป็น posterior Pr(f|O) ของ สมมุติฐาน f เมื่อกำหนด observations O มาให้จะเป็น สัดส่วนโดยตรงกับผลคูณของ likelihood Pr(O|f) และความ น่าจะเป็น prior Pr(f) Pr(f|O) Pr(O|f) Pr(f)

35 สำหรับลวดลายนั้นค่า Pr(f) สามารถสร้างขึ้นมาได้จาก แบบจำลองของ texture primitive โดยใช้ MRF จากนั้นเราสามารถหาพารามิเตอร์ ของลักษณะลวดลายโดย กระทำการหาค่า maximum a posteriori (MAP)

36 7.2.2 Syntactic texture description Shape chain grammars Graph grammars Primitive grouping in hierarchical textures Hybrid texture description methods


ดาวน์โหลด ppt 7.2 ลวดลายบนพื้นผิว 7.2 ลวดลายบนพื้นผิว (Texture).

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google