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Wir präsentieren einen neuen effizienten Ansatz zur Charakterisierung von Bildtexturen, basierend auf einer kürzlich veröffentlichten diskreten, orthonormalen Raum-Frequenz-Transformation, die als DOST bekannt ist. Wir entwickeln eine Implementierung der DOST im Frequenzbereich in zwei Dimensionen für den Fall der dyadischen Frequenzabtastung. Dann beschreiben wir einen schnellen und effizienten Ansatz, um lokale räumliche Frequenzinformationen für ein Bild zu erhalten und zeigen, dass diese Informationen verwendet werden können, um die horizontalen und vertikalen Frequenzmuster in synthetischen Bildern zu charakterisieren. Schließlich demonstrieren wir, dass DOST-Komponenten kombiniert werden können, um ein rotationsinvariantes Set von Texturmerkmalen zu erhalten, das eine Reihe von Texturmuster genau klassifizieren kann. Die DOST bietet die rechnerische Effizienz und mehrskalige Informationen von waveletbasierten Transformationen und liefert gleichzeitig Texturmerkmale in Bezug auf Fourier-Frequenzen. Sie übertrifft führende waveletbasierte Texturanalyse-Methoden.
Drabycz et al. (Fri,) untersuchten diese Frage.
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