Матрица размера зоны уровня серого (СЗМ) является исходным пунктом Thibault матриц. Это усовершенствованная статистическая матрица, используемая для описания текстуры.
Для изображения текстуры f с N уровнями серого он обозначаетсяи обеспечивает статистическое представление путем оценки двумерной функции условной плотности вероятности значений распределения изображений. Он рассчитывается в соответствии с новаторским принципом матрицы длин серий (RLM): значение матрицы равно количеству зон размера и уровня серого . Результирующая матрица имеет фиксированное количество строк, равное N , количество уровней серого и динамическое количество столбцов, определяемое размером самой большой зоны, а также размером квантования.
Чем однороднее текстура, тем шире и ровнее матрица. SZM не требует вычислений в нескольких направлениях, в отличие от RLM и матрицы совместной встречаемости (COM). Однако эмпирически доказано, что степень квантования уровня серого по- прежнему оказывает важное влияние на производительность классификации текстур. Для общего приложения обычно требуется протестировать несколько квантований на уровне серого, чтобы найти оптимальное по отношению к набору обучающих данных.
Примеры
Два примера заливки матрицы для текстур 4 × 4 с четырьмя уровнями серого.
Рекомендации
- Гийом Тибо; Бернар Фертиль; Клэр Наварро; Сандрин Перейра; Пьер Кау; Николя Леви; Жан Секейра; Жан-Люк Мари (2009). «Текстурные индексы и матрица зон размера серого уровня. Применение к классификации ядер клеток». Распознавание образов и обработка информации (PRIP) : 140–145. [1]
- Гийом Тибо; Бернар Фертиль; Клэр Наварро; Сандрин Перейра; Пьер Кау; Николя Леви; Жан Секейра; Жан-Люк Мари (2013). «Индексы формы и текстуры, применение к классификации ядер клеток». Распознавание образов и искусственный интеллект (IJPRAI) . [2]
- Гийом Тибо; Хесус Ангуло; Фернан Мейер (2011). «Расширенные статистические матрицы для характеристики текстуры: приложение к классификации хроматина ДНК и сети микротрубочек». Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP) : 53–56. [3]
- Гийом Тибо; Ижак Шафран (2016). «Нечеткие статистические матрицы для классификации ячеек». arXiv : 1611.06009 [ cs.CV ].