Fugu-MT 論文翻訳(概要): Texture Discrimination via Hilbert Curve Path Based Information Quantifiers

論文の概要: Texture Discrimination via Hilbert Curve Path Based Information Quantifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15327v1
Date: Fri, 6 Sep 2024 22:51:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-06 19:54:40.874909
Title: Texture Discrimination via Hilbert Curve Path Based Information Quantifiers
Title（参考訳）: ヒルベルト曲線経路に基づく情報量化器によるテクスチャー識別
Authors: Aurelio F. Bariviera, Roberta Hansen, Verónica E. Pastor,
Abstract要約: 本稿では,Hilbert曲線を用いて画像からデータを抽出するテクスチャ分類手法を提案する。その後、置換エントロピー、置換複雑性、フィッシャー情報測度という3つの情報理論量化器が計算される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The analysis of the spatial arrangement of colors and roughness/smoothness of figures is relevant due to its wide range of applications. This paper proposes a texture classification method that extracts data from images using the Hilbert curve. Three information theory quantifiers are then computed: permutation entropy, permutation complexity, and Fisher information measure. The proposal exhibits some important properties: (i) it allows to discriminate figures according to varying degrees of correlations (as measured by the Hurst exponent), (ii) it is invariant to rotation and symmetry transformations, (iii) it can be used either in black and white or color images. Validations have been made not only using synthetic images but also using the well-known Brodatz image database.
Abstract（参考訳）: カラーの空間配置と図形の粗さ・滑らかさの分析は、その適用範囲が広いため重要である。本稿では,Hilbert曲線を用いて画像からデータを抽出するテクスチャ分類手法を提案する。その後、置換エントロピー、置換複雑性、フィッシャー情報測度という3つの情報理論量化器が計算される。この提案はいくつかの重要な特性を示している。一相関関係の度合いに応じて数字を識別することができること(ハースト指数で表されるように) (ii)回転や対称性の変換には不変である。 (三)白黒画像又は色画像で用いることができる。検証は合成画像だけでなく、よく知られたブロダッツ画像データベースを用いて行われている。

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