Классификация кристаллограмм с использованием методов статистического анализа текстурных изображений

Работа посвящена исследованию применимости статистических признаков текстурных изображений для классификации кристаллограмм. В качестве признаков текстурных изображений использовались моментные характеристики второго порядка, рассчитываемые на основе многомерного распределения функции яркости. Для классификации кристаллограмм использовался метод k-ближайших соседей. Экспериментальные исследования проводились на кристаллограммах слезной жидкости. Были выделены семь различных классов кристаллограмм и две группы: группа нормы и группа патологии. Проинтерпретирована зависимость качества классификации от набора признаков и типа изображении.