2 - Texturfilter - Dietmar Heinke's Homepage

 
Go to content

Main menu:

2 - Texturfilter

Work prior to Bham > A multiple scale approach to textur analysis

Die Strukturierung eines Grauwertes wird im allgemeinen als Textur bezeichnet. Texturen sind dadurch gekennzeichnet, daß es nicht leicht ist, sie mit einfachen Merkmalen zu charakterisieren, obwohl wir sie mit unserem visuellen System leicht erfassen und unterscheiden können. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Texturbegriff ebenfalls auf Farbe übertragen.

Mit Hilfe von Texturfiltern können unterschiedliche Texturen detektiert werden. Abb.1 illustriert, daß es intuitiv sinnvoll ist, Texturfilter für die Charakterisierung der einzeln Klassen zu testen.

Es gibt zahlreiche Texturfilter, mit denen die verschiedenen Texturen unterschiedlich bewertet werden können. Hier wird nur eine Auswahl von Filtern verwendet. Der Schwerpunkt liegt dabei auf statistischen Texturfiltern, die robust gegenüber globalen Helligkeitsschwankungen sind. Die Arbeitsweise der Texturfilter läßt sich folgendermaßen zusammenfassen: In einer lokalen Bildumgebung wird die Statistik der Grauwerte ermittelt.

Diese Statistik wird anschließend in unterschiedlicher Art und Weise ausgewertet. Bei der Ermittelung der Statistik gibt es zwei unterschiedliche Vorgehensweisen: Statistik erster Ordnung (Histogramm) und Statistik zweiter Ordnung (Grauwertübergangsmatrix, Verbundwahrscheinlichkeit). Hier werden beide Ordnungen getestet.

Das Histogramm wird im folgenden mit
und die Grauwertübergangsmatrix mit notiert. Die Auswertung der Statistik erfolgt je nach angestrebter Charakterisierung der Textur. Diese Berechnungsvorschriften werden in den folgenden Abschnitten erläutert. Die Robustheit gegenüber globalen Beleuchtungsschwankungen ergibt sich aus der Lokalität der Operationen und aus der Nutzung ''relativer'' Grauwerte.

 
Back to content | Back to main menu