Periodicity and Texel Size Estimation of Visual Texture Using Entropy Cues



Título del documento: Periodicity and Texel Size Estimation of Visual Texture Using Entropy Cues
Revista: Computación y sistemas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000341050
ISSN: 1405-5546
Autors: 1
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Institucions: 1Universidad de Guanajuato, División de Ingenierías, Salamanca, Guanajuato. México
Any:
Període: Ene-Mar
Volum: 14
Número: 3
Paginació: 309-319
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español La periodicidad de textura y el tamaño del elemento de textura (texel), son características importantes para el reconocimiento de texturas y su discriminación. En este artículo se propone un enfoque para determinar tanto la periodicidad de textura como el tamaño del texel. Nuestro método está basado en una medida de entropía de textura, calculada a partir de los histogramas de sumas y diferencias. El valor de la medida de entropía es sensible a los parámetros de tales histogramas y alcanza un valor bajo cuando dichos parámetros coinciden con el tamaño del texel o sus múltiplos enteros, en una determinada dirección. El rendimiento de nuestro enfoque es mostrado mediante síntesis de textura, al colocar repetidamente una muestra del tamaño del texel detectado sobre una superficie del mismo tamaño de la textura original y midiendo la semejanza entre la imagen sintetizada y la imagen original. Nuestro método muestra buenos resultados con texturas periódicas y semiperiódicas, pudiendo utilizarse en aplicaciones prácticas por su sencilla implementación
Resumen en inglés Texture periodicity and texture element (texel) size are important characteristics for texture recognition and discrimination. In this paper, an approach to determine both, texture periodicity and texel size, is proposed. Our method is based on the entropy, a texture measure computed from the Sum and Difference Histograms. The entropy value is sensitive to the parameters in such histograms and takes its lowest value when the parameters match with texel size or its integer multiples, in any specific direction. We show the performance of our method by texture synthesis, tiling a sample of the detected size and measuring the similarity between the original image and the synthesized one, showing good results with regular textures and texels with different shapes, being useful for practical applications as well because of its simple implementation
Disciplines Ciencias de la computación
Paraules clau: Matemáticas aplicadas,
Procesamiento de imágenes,
Textura,
Entropía,
Imágenes periódicas
Keyword: Computer science,
Applied mathematics,
Images processing,
Texture,
Entropy,
Periodic images
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