Resumen

La clasificación de texturas es un importante tema de investigación en el procesamiento de imágenes. En 2012, se introdujo la transformada de dispersión calculada mediante la iteración de transformadas wavelet sucesivas y operadores de módulo. Este artículo presenta nuevos enfoques para la extracción de características de textura utilizando la transformada de dispersión. Las características estadísticas de dispersión y las características de coocurrencia de dispersión se derivan de las subbandas de la descomposición de dispersión y de las imágenes originales. Estas características se utilizan para la clasificación de cuatro conjuntos de datos que contienen 20, 30, 112 y 129 imágenes de textura, respectivamente. Los resultados experimentales muestran que nuestros enfoques tienen resultados prometedores en la clasificación.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Clasificación de texturas; procesamiento de imágenes; transformada de dispersión; extracción de características de textura; características estadísticas de dispersión; características de coocurrencia de dispersión.
• Keywords:Texture classification; image processing; scattering transform; texture features extraction; scattering statistical features; scattering cooccurrence features