論文の概要: Multiscale Analysis for Improving Texture Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09841v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 01:32:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 13:19:51.601063
• Title: Multiscale Analysis for Improving Texture Classification
• Title（参考訳）: テクスチャ分類改善のためのマルチスケール分析
• Authors: Steve T. M. Ataky and Diego Saqui and Jonathan de Matos and Alceu S. Britto Jr. and Alessandro L. Koerich
• Abstract要約: 本稿では,テクスチャの異なる空間周波数帯域を別々に扱うために,ガウス・ラプラシアピラミッドを用いる。 バイオインスパイアされたテクスチャ記述子,情報理論測度,灰色レベルの共起行列特徴,ハリリック統計特徴から抽出した特徴を特徴ベクトルに集約した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.226224120400026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information from an image occurs over multiple and distinct spatial scales. Image pyramid multiresolution representations are a useful data structure for image analysis and manipulation over a spectrum of spatial scales. This paper employs the Gaussian-Laplacian pyramid to treat different spatial frequency bands of a texture separately. First, we generate three images corresponding to three levels of the Gaussian-Laplacian pyramid for an input image to capture intrinsic details. Then we aggregate features extracted from gray and color texture images using bio-inspired texture descriptors, information-theoretic measures, gray-level co-occurrence matrix features, and Haralick statistical features into a single feature vector. Such an aggregation aims at producing features that characterize textures to their maximum extent, unlike employing each descriptor separately, which may lose some relevant textural information and reduce the classification performance. The experimental results on texture and histopathologic image datasets have shown the advantages of the proposed method compared to state-of-the-art approaches. Such findings emphasize the importance of multiscale image analysis and corroborate that the descriptors mentioned above are complementary.
• Abstract（参考訳）: 画像からの情報は、複数の異なる空間スケールで発生する。 画像ピラミッド多重解像度表現は空間スケールのスペクトル上での画像解析と操作に有用なデータ構造である。 本稿では,ガウス・ラプラキアピラミッドを用いて,テクスチャの異なる空間周波数帯域を別々に扱う。 まず,入力画像としてガウス・ラプラキアピラミッドの3つのレベルに対応する3つの画像を生成し,本質的詳細をキャプチャする。 次に, 生体インスパイアされたテクスチャ記述子, 情報理論測度, グレーレベル共起行列特徴, ハリリック統計特徴から抽出した特徴を特徴ベクトルに集約した。 このような集約は、個々の記述子を別々に使用するのとは異なり、テクスチャを最大限に特徴付ける特徴を生み出すことを目的としており、関連するテキスト情報を失い、分類性能を低下させる可能性がある。 テクスチャと病理画像データセットの実験結果から,提案手法の利点を最先端のアプローチと比較した。 これらの知見は,複数の画像解析の重要性を強調し,上記の記述子が相補的であることを裏付けるものである。

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