Local Binary Pattern演算子に対するエントロピーに基づくテクスチャセグメンテーション手法の提案

Texture Segmentation Approach Based on Entropy Based Local Binary Pattern Operator
SS, Sreeja Mole Mediterranean Journal of Basic and Applied Sciences Vol.2(4), pp.13-19, 07 October 2018

本論文では,空間情報におけるFuzzy-c-MeansとK-Means clusteringを用いて,LBPベースのエントロピーから抽出された特徴に基づき,教師なしテクスチャセグメンテーションの効率的な方法を提案する.本提案では,テクスチャ画像はLBPを使用して特徴づけられる. 特徴量算出後,エントロピーの値がLBP算出画像から抽出される.最後に,FCMとK-Meansを使用してエントロピーの値を分類する.提案手法は,異なるテクスチャのデータベースを用いて評価される.結果は既存手法と比較され,提案手法の性能が優れていることを示した.これは本アルゴリズムが模様の特性をより忠実に考慮してテクスチャ情報を抽出可能にし,テクスチャ画像セグメンテーションに最適であることを意味する.