Hybrid texture identification method - Volkova, Natalya P.; Krylov, Viktor N. (Вісник сучасних інформаційних технологій, 2021)
Показана важливість режиму моделювання в системах комп’ютерного розпізнавання зорових образів, метою якого є визначення типів текстур, які присутні на зображеннях, що обробляються в інтелектуальних діагностичних системах. Зображення, оброблювані в системах технічної діагностики, містять текстурні області, які можуть бути представлені різними типами текстур - спектральної, статистичної, спектрально-статистичної. Проаналізовано методи ідентифікації типів текстур, такі як, статистичні, спектральні, експертні, мультифрактальні, які застосовуються для ідентифікації та аналізу текстурних зображень. Для визначення на зображеннях текстурних областей, які носять комбінований спектральностатистичний характер, розроблено гібридний метод ідентифікації текстурних областей, який дозволяє враховувати локальні характеристики текстури на основі мультифрактального показників, що характеризують нестаціонарність і імпульсність даних і ознаку спектральної текстури. Етапами розробленого гібридного методу ідентифікації текстур є: попередня обробка; формування первинного ідентифікаційного вектора; формування вторинного ідентифікаційного вектора. Формування первинного ідентифікаційного вектора проводиться для виділеного прямокутного фрагмента зображення, в якому розраховуються мультифрактальні показники і ознака спектральної текстури. Для зменшення простору ознак на етапі формування вторинного ідентифікаційного вектора застосовувався метод головних компонент. Проведено експериментальне дослідження розробленого гібридного методу ідентифікації текстур на модельних зображеннях спектральної, статистичної, спектрально-статистичної текстур. Результати дослідження показали, що розроблений метод дозволив підвищити ймовірність правильного визначення області комбінованої спектрально-статистичної текстури. Апробація розробленого методу ідентифікації проводилася на зображеннях з альбому текстур Бродаца і зображеннях зон зносу ріжучих інструментів, які обробляються в інтелектуальних системах технічної діагностики. Імовірність правильного визначення областей спектрально-статистичної текстури на зображеннях зон зносу ріжучих інструментів склала в середньому 0,9, що є достатнім для потреб практики.