Метод классификации текстур с использованием структурных характеристик изображения

В статье предлагается новая методика для анализа и классификации текстур, основанная на использовании структурных свойств изображения. Известно, что визуальная система человека успешно воспринимает содержание изображения по визуализированной совокупности краёв и границ, имеющихся в изображении. В данной работе в качестве характеристики структуры изображения предлагается использовать совокупность магнитуд градиента изображения. Магнитуда градиента считается случайной величиной, имеющей двухпараметрическое распределение Вейбулла, а в качестве характеристики близости двух изображений используется специальная мера близости оценок параметров соответствующих распределений. Классификация выполнена методом сравнения с эталоном на примере базы данных университета Гейдельберга (Германия), которая содержит 10 классов текстур. В качестве эталонов использован набор средних значений оценок параметров распределения Вейбулла, рассчитанных по совокупности магнитуд градиента текстур обучающей выборки, а сравнение выполнено по предложенной мере близости. В результате анализа выявлены два практически неразличимых класса, а для остальных 8 классов показано, что ошибка классификации в среднем составляет около 18 %.