Page 61 - Microsoft Word - Дисертація.docx

61

спільної появи на зображенні на відстані, що задається певним

вектором зміщення відліків, з відповідними значеннями рівнів

яскравості. На основі матриць взаємної появи обчислюються такі

текстурні ознаки, як кутовий момент, кореляція, контраст, інерція,

ентропія, затінення, і ін. Матриця суміжності забезпечує інваріантність

ознак до повороту, зсуву і масштабування. Таким чином, для кожного

елемента зображення необхідно обчислити вектор ознак - статистичну

сигнатуру текстури. Отже статистичний підхід полягає у формуванні

кількісних характеристик розподілу значень яскравості елементів

зображення в області.

В силу великої кількості та різноманітності статистичних ознак

текстур їх формування займає як багато часу так і об’єму для

збереження. Це також може проявлятися у відмінності між ознаками для

близьких елементів зображення, що відображається у фрагментованості

сегментації. Виділення оптимального набору статистичних ознак, як

правило, вимагає додаткових досліджень, які залежать від класу

досліджуваних зображень. У випадку металографічних зображень різних

фізичних об’єктів необхідно формувати відмінні набори статистичних

ознак.

Структурні методи аналізу текстурних областей зображень [72-75]

базуються на тому, що текстура складається з повторюваної сукупності

примітивів - текселів, які розташовані згідно деякого правила

розміщення і ієрархічно об'єднуються в просторові впорядковані

структури (Рис.1.8).

Для опису текстури структурними методами необхідно визначити

примітиви і правила їх об'єднання [72]. Структурні методи добре

підходять для аналізу регулярних текстур, що складаються з простих

регулярних примітивів. Як тільки елементи текстури