Noisy binary texture recognition using the coordinated cluster transform



Título del documento: Noisy binary texture recognition using the coordinated cluster transform
Revista: Computación y sistemas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000204696
ISSN: 1405-5546
Autores: 1

Instituciones: 1Centro de Investigaciones en Optica A.C, León, Guanajuato. México
Año:
Periodo: Ene-Mar
Volumen: 6
Número: 3
Paginación: 196-203
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico
Resumen en español En este artículo se estudia una técnica, basada en la representación de imágenes por cúmulos coordinados (RICC), para el reconocimiento de imágenes binarias tanto de texturas naturales como aquellas generadas por computadora, las cuales fueron corrompidas por un ruido aditivo. El histograma normalizado de RICC es usado como vector único de características de la imagen. Se explota la habilidad del descriptor de captar las características estadísticas espaciales de una imagen. Como un criterio de evaluación usamos la eficiencia de reconocimiento usando un clasificador simple de distancia mínima para el reconocimiento. Se muestra que la técnica propuesta es eficiente para el reconocimiento de texturas deterioradas por el ruido aditivo. Se prueba la eficiencia del método en un rango amplio de texturas, siendo éstas desde puramente periódicas hasta completamente aleatorias
Resumen en inglés In this paper a technique using the coordinated cluster representation (CCR) is examined for recognition of binary computer generated and natural texture images corrupted by additive noise. A normalized local property histogram of the CCR is used as a unique feature vector. The ability of the descriptor to capture spatial statistical features of an image is exploited. The evaluation criteria is the recognition performance using a simple minimum distance classifier for recognition purposes. The experimental results indicate that the proposed technique is efficient for recognition of textures deteriorated by high level additive noise. Textures under test run through periodic up to random ones
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Reconocimiento de patrones,
Análisis de texturas,
Representación de imágenes,
Cúmulos coordinados
Keyword: Computer science,
Mathematics,
Applied mathematics,
Pattern recognition,
Texture analysis,
Image representation,
Coordinated cluster
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