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研究生:顏大淵
研究生(外文):Yan, Da-Iuan
論文名稱:運用空間和頻譜分析與遞迴切片逆迴歸進行紋理切割
論文名稱(外文):Texture Segmentation By Iterated Slice Inverse Regression And Space-Frequency Analysis
指導教授:盧鴻興盧鴻興引用關係
指導教授(外文):Henry Horng Shing Lu
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:統計學類
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:43
中文關鍵詞:傳立葉分析視覺模型紋理切割主要成份分析獨立成份分析切片逆迴歸分析
外文關鍵詞:Fourier analysisvision modeltexture segmentationprincipal component analysisindependent component analysissliced inverse regression
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在影像分析中,影像切割是一個基礎而重要的步驟。對電腦而言,要
自動做紋理切割及分類是很困難的,而人類的視覺系統卻有辦法完成這些
工作。因此我們運用進階的統計工具,模擬人類的視覺模型,進行紋理影
像的特徵截取並進一步切割和分類。在特徵向量的截取方面,我們同時考
慮空間和頻譜的分析。如果有事前的分類資訊時,我們運用切片逆迴歸分
析作進一步分類,否則我們運用主成份分析和獨立成立分析先做初始的分
割,再遞迴地運用切片分析作修正,以完成紋理切割及分類。本論文針對
不同的紋理影像作實證研究,發現這種新的方法實際可行。

Texture segmentation is an important step in image analysis.
While human perception has great capacity in texture
segmentationand recognition, it is difficult to segment texture
images automatically by computers.Hence, we are motivated to
apply advanced statistical tools together withthe vision model
to mimic human perception.It is aimed to extract the features of
textures for further segmentationand recognition based on these
techniques.Different transforms ranging from the space domain,
the Fourier transform in the frequency domain, and the Gabor
filter banks in the space-frequencyanalysis are considered to
generate the feature vectors of textures.Dimension reduction
techniques are used to find out the projecteddirections of
feature vectors.Based on these projected feature vectors,
classification rules are selected by the sliced inverse
regression when the training set isavailable.For unsupervised
segmentation, initial clustering is suggested.Then, the
technique of sliced inverse regression is applied iteratively to
recluster the texture image by adjusting the projected feature
vectorsdynamically.The simulation and empirical studies
demonstrated the feasibility ofthese new approaches.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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