フィルターを使用したテクスチャのセグメンテーションこの例では次を使用します。スクリプトを開くこの例では、テクスチャに基づいて領域を識別するためにテクスチャのセグメンテーションを使用する方法を示します。目標は犬と浴室の床をセグメント化することです。浴室の床の規則正しい周期パターンと犬の毛の均一で滑らかなテクスチャの違いにより、セグメンテーションは一目瞭然です。フィルターは哺乳類の視覚システムの単純細胞に対する合理的なモデルであることが実験からわかっています。フィルターはヒトがテクスチャをどのように区別するかを示す優れたモデルと考えられており、その結果、テクスチャを認識するアルゴリズムを設計するうえで役立つモデルになります。記載されている基本的な手法を使用してテクスチャをセグメンテーションします。入力イメージを読み取って表示します。この例では、実行を高速化するためにイメージを縮小しています。フィルターの配列を設計します。周波数と方向の組み合わせは、多様なほぼ直交する、周波数と方向の情報のサブセットを入力イメージで局所的に使うように設計されています。度のステップの一定間隔でサンプリングします。べき乗で増加させながらサンプリングします。イメージからガボール振幅の特徴を抽出します。フィルターを取り扱う場合、各フィルターの振幅応答を使用するのが一般的です。エネルギー」と呼ばれることもあります。imgaborfilt(Agray,g);ガボールの特徴を得るためのガボール振幅イメージの後処理ガボール振幅応答を分類用の特徴として使用するには、複数の後処理が必要になります。必要となる形式に特徴セットを整形する、共通の分散と平均値に特徴情報を正規化する、などがあります。各ガボール振幅イメージには、良好にセグメント化された一定テクスチャの領域内でも、いくつかの局所的なばらつきが含まれています。これらの局所的なばらつきによってセグメンテーションの精度が損なわれます。フィルターでガボール振幅情報を平滑化すると、これらのばらつきを補正できます。フィルターに適合するシグマを選びます。導入し、ガボール振幅応答に適用する平滑化の量を制御します。空間位置情報のマップを追加すると役立ちます。この追加情報により空間的に近接したグループを優先する分類が可能になります。各平面は個別の特徴になります。つの特徴が存在します。reshape(featureSet,numRows*numCols,[]);ゼロ平均、単位分散に特徴を正規化します。bsxfun(@rdivide,X,std(X));特徴セットを可視化します。次元強度値に変換することができます。reshape(X*coeff(:,1),numRows,numCols);imshow(feature2DImage,[])このイメージを明確にセグメンテーションするのに十分な分散がガボール特徴情報にあることが、可視化によって明らかになりました。犬と床のテクスチャの差により、床と比較して犬が非常に暗く表示されています。この例で前提とする唯一の情報は、セグメント化するイメージ内に独立したテクスチャ領域がいくつ存在するかです。