Статья

В данной статье рассмотрен метод фильтрации изображений текстур, который используется в качестве одного из этапов решения задачи распознавания и классификации текстур. Приведены и проанализированы основные проблемы выбора оптимального набора фильтров для проведения наиболее качественного распознавания текстур на примере базы данных CUReT. Рассмотрены варианты решения данной проблемы посредством создания двух наборов фильтров LM и MR8 соответственно. Основное отличие данных наборов фильтров друг от друга заключается в возможности набора MR8 производить фильтрацию изображений текстур, инвариантных к вращению. Данная возможность позволяет повысить качество классификации, по сравнению с результатами использования набора фильтров LM. В итоге экспериментальные данные доказали эффективность набора фильтров MR8, что отражено в сравнительных результатах классификации. Классификация была проведена для трех выборок текстур для 20, 40 и 61 текстурных классов соответственно.