2-D IMPLEMENTATION OF DIGITAL GABOR FILTER DESIGN USING VERILOG

Fingerprint or Face Image enhancement using Gabor filter is one of highly computational complexity in fingerprint verification process. Gabor filter has a complex valued convolution kernel and a data format with complex values is used. So implementing Gabor filter is very significant in fingerprint verification process. Designing Gabor filter will help enhancing the quality of fingerprint image. In fingerprint recognition, Gabor filter optimally capture both local orientation and frequency information from a fingerprint image. By tuning a Gabor filter to specific frequency and direction, the local frequency and orientation information can be obtained. Thus, it is suited for extracting texture information from images. This paper presents the implementation of 2-D Gabor Filter design using Verilog HDL. This paper details important enhancement made to the 2D -Digital Gabor filter to minimize the sizing problem and the coding style that synthesizable. The intention is to study, analyze, simplify and improvise the design synthesis efficiency and accuracy while maintaining the same functionality. The result provides area efficiency architecture for the effective design

ANALYSIS OF MAMMOGRAM FOR DETECTION OF BREAST CANCER USING WAVELET STATISTICAL FEATURES

Early detection of breast cancer increases the survival rate and increases the treatment options. One of the most powerful techniques for early detection of breast cancer is based on digital mammogram. A system can be developed for assisting the analysis of digital mammograms using log-Gabor wavelet statistical features. The proposed system involves three major steps called Pre-processing, Processing, and Feature extraction. In pre-processing, the digital mammogram can be de-noised using efficient decision-based algorithm. In processing stage, the suspicious Region of Interest (ROI) can be cropped and convolved with log-Gabor filter for four different orientations. Then gray level co-occurrence matrix (GLCM)can be constructed for log-Gabor filter output at four different orientations and from that first order statistical features and second order statistical features can be extracted to analyze whether the mammogram as normal or benign or malignant. The proposed method can allow the radiologist to focus rapidly on the relevant parts of the mammogram and it can increase the effectiveness and efficiency of radiology clinics

Texture Segmentation: An Objective Comparison between Traditional and Deep-Learning Methodologies

This paper compares a series of traditional and deep learning methodologies for the segmentation of textures. Six well-known texture composites first published by Randen and Hus{\o}y were used to compare traditional segmentation techniques (co-occurrence, filtering, local binary patterns, watershed, multiresolution sub-band filtering) against a deep-learning approach based on the U-Net architecture. For the latter, the effects of depth of the network, number of epochs and different optimisation algorithms were investigated. Overall, the best results were provided by the deep-learning approach. However, the best results were distributed within the parameters, and many configurations provided results well below the traditional techniques

Computer Vision and Image Processing: A Paper Review

Computer vision has been studied from many persective. It expands from raw data recording into techniques and ideas combining digital image processing, pattern recognition, machine learning and computer graphics. The wide usage has attracted many scholars to integrate with many disciplines and fields. This paper provide a survey of the recent technologies and theoretical concept explaining the development of computer vision especially related to image processing using different areas of their field application. Computer vision helps scholars to analyze images and video to obtain necessary information,    understand information on events or descriptions, and scenic pattern. It used method of multi-range application domain with massive data analysis. This paper provides contribution of recent development on reviews related to computer vision, image processing, and their related studies. We categorized the computer vision mainstream into four group e.g., image processing, object recognition, and machine learning. We also provide brief explanation on the up-to-date information about the techniques and their performance

Texture Segmentation: An Objective Comparison between Five Traditional Algorithms and a Deep-Learning U-Net Architecture

This paper compares a series of traditional and deep learning methodologies for the segmentation of textures. Six well-known texture composites first published by Randen and Husøy were used to compare traditional segmentation techniques (co-occurrence, filtering, local binary patterns, watershed, multiresolution sub-band filtering) against a deep-learning approach based on the U-Net architecture. For the latter, the effects of depth of the network, number of epochs and different optimisation algorithms were investigated. Overall, the best results were provided by the deep-learning approach. However, the best results were distributed within the parameters, and many configurations provided results well below the traditional techniques.</jats:p

Texture Segmentation Using Gabor Filters and Wavelets

The present work deals with image segmentation which results in the subdivision of an image into its constituent regions or objects. The result of image segmentation is a set of segments that collectively cover the entire image or a set of contours extracted from the image. Each of the pixels in a region are similar with respect to some characteristic or computed property, such as color, intensity or texture. Specifically this project deals with texture segmentation of an image to find out the different types of textures present in the image. In this project different type of procedures have been followed to carry out texture segmentation. Procedures starting from fundamental filter transforms till multi-resolution technique using wavelet transform have been considered. Many texture-segmentation schemes are based on a filter-bank model, where the filters called Gabor filters are derived from Gabor elementary functions. Both linear and circular Gabor filters are studied and analyzed in this aspect and how these filters are better in comparison to linear filters is also analyzed. Different types of wavelet transform techniques like Haar transform, S transform, etc. are followed and their performance regarding texture segmentation is being studied

A Contrast-Based Approach to the Identification of Texture Faults

Texture analysis based on the extraction of contrast features is very effective in terms of both computational complexity and discrimination capability. In this framework, max-min approaches have been proposed in the past as a simple and powerful tool to characterize a statistical texture. In the present work, a method is proposed that allows exploiting the potential of max -min approaches to efficiently solve the problem of detecting local alterations in a uniform statistical texture. Experimental results show a high defect discrimination capability and a good attitude to real-time applications, which make it particularly attractive for the development of industrial visual inspection systems

Розробка структурного представлення областей зображень відсканованих документів для моделі MRC

The Mixed Raster Content (MRC) model is a common form of representation of a scanned document image. The further development of this model, which consists in the structural representation of homogeneous regions on each layer of the MRC image has been completed. The aim of such representation is to detect regions of interest in the image and identify it to solve the problem of segmentation of scanned document images.The layer containing graphic and photographic images was represented as a union of several regions using a piecewise constant function of the intensity of the image region. For this, the graphic and photographic images were represented in the form of a partition into segments containing pixels of uniform intensity. To determine these regions in order to separate the graphic from the photo images, the edges at the segment boundaries were considered.The layer containing the text was represented as an image of the regions of the structural texture on a uniform background. These regions contained fragments of normal text and heading with the same pixel intensity and differing in the shape and size of symbols, as well as the distance between them. Such a representation of the layer made it possible to take into account the spatial relationships between symbol image pixels and further to extract text from the background.The proposed model for the representation of the scanned document image allows to extracting the image layers that contain homogeneous regions, and reducing the process of segmentation of the entire image to the segmentation of separate layers of the image. This allows increasing the performance speed while maintaining a high quality of image segmentationМодель смешанного растрового контента – Mixed Raster Content – является распространенной формой представления изображения отсканированного документа. Предложнено дальнейшее развитие этой модели, которое состоит в структурном представлении однородных областей на каждом слое MRC модели изображения. Цель такого представления изображения состоит в дальнейшем выделении интересующих областей изображения и идентификации для решения задачи сегментации изображений отсканированных документов.Слой, содержащий графические и фотоизображения, представлялся в виде объединения нескольких областей с помощью кусочно-постоянной функции интенсивности области изображения. Для этого графическое и фотоизображение представлялись в виде разбиения на сегменты, содержащие пиксели однородной интенсивности. Для определения этих областей с целью отделения графики от фотоизображений рассматривались значения перепада интенсивности пикселей на границах множеств, содержащих данные области.Слой, содержащий текст, представлялся как изображение областей структурной текстуры на однородном фоне. Эти области содержали фрагменты обычного текста и заголовка, обладающие одинаковой интенсивностью пикселей и различающиеся формой и размером символов, а также расстоянием между ними. Такое представление слоя позволило учесть пространственные связи между пикселями в изображении символа и в дальнейшем выделить область текста из фона.Предложенная модель представления изображения отсканированного документа позволяет выделить слои изображения, содержащие однородные области, и свести процесс сегментации всего изображения к сегментации отдельных однородных областей изображения. Это позволяет повысить быстродействие обработки при сохранении высокого качества сегментации изображенияМодель змішаного растрового контенту – Mixed Raster Content – є поширеною формою представлення зображення відсканованого документа. Запропоновано подальший розвиток цієї моделі, який полягає в структурному представленні однорідних областей на кожному шарі MRC моделі зображення. Метою такого представлення зображення є подальше виділення областей зображення, які цікавлять, та їх ідентифікація для вирішення задачі сегментації зображень відсканованих документів.Шар, що містить графічні та фотозображення, представлявся у вигляді об'єднання кількох областей за допомогою кусочно-постійної функції інтенсивності області зображення. Для цього графічне та фотозображення представлялися у вигляді розбиття на сегменти, що містять пікселі однорідної інтенсивності. Для визначення цих областей з метою відділення графіки від фотозображень розглядалися значення перепаду інтенсивності пікселів на границях множин, що містять дані області.Шар, що містить текст, представлявся як зображення областей структурної текстури на однорідному фоні. Ці області містили фрагменти звичайного тексту та заголовка, що мають однакову інтенсивність пікселів і розрізняються формою та розміром символів, а також відстанню між ними. Таке уявлення шару дозволило врахувати просторові зв'язки між пікселями в зображенні символу і надалі виділити область тексту з фону.Запропонована модель представлення зображення відсканованого документа дозволяє виділити шари зображення, що містять однорідні області, та звести процес сегментації всього зображення до сегментації окремих однорідних областей зображення. Це дозволяє підвищити швидкодію обробки при збереженні високої якості сегментації зображенн

Perancangan Dan Pembuatan Perangkat Lunak Segmentasi Citra Multi Tekstur Dengan Menggunakan Filter Gabor

Segmentasi citra adalah proses membagi suatu citra ke dalam obyekobyek tertentu berdasarkan suatu kriteria keseragaman tertentu. Dalam sebuah proses analisis citra, segmentasi merupakan salah satu komponen yang sangat penting, karena obyek-obyek dalam citra akan digunakan dalam proses lebih lanjut, seperti interpretasi atau pengenalan pola. Pada banyak aplikasi, citra disegmentasi berdasarkan intensitas, tetapi tidak semuanya memberikan hasil yang memiliki tingkat kesalahan kecil. Hal ini bisa dimengerti, sebab pada kenyataannya tidak semua obyek memiliki permukaan yang rata, tetapi juga memiliki permukaan bertekstur. Untuk membentuk pola tertentu dari citra bertekstur, dapat digunakan pendekatan spektral yang didasarkan pada sifat-sifat spektrum Fourier. Penggunaan filter pada sebuah citra merupakan mekanisme yang umum digunakan untuk menepis atau mengurangi bagian yang tidak diperlukan dari spektrum dan memperkuat bagian yang diperlukan. Filter yang melewatkan suatu rentang frekuensi yang memiliki batas frekuensi rendah dan tinggi dan menepis rentang frekuensi di luarnya dinamakan dengan filter bandpass. Filter Gabor merupakan sebuah filter bandpass dengan respon impuls diperoleh dari perkalian fungsi Gaussian dengan bilangan kompleks. Penggunaan filter ini pada sebuah citra akan membentuk pola-pola spektrum dari tekstur yang selanjutnya digunakan untuk proses pengelompokan. Pengelompokan dilakukan dengan pendekatan statistika menggunakan model statistika Gaussian. Pada tugas akhir ini dibuat sebuah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mengelompokkan citra berdasarkan perubahan tekstur tertentu. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan proses pemfilteran citra dengan filter Gabor. Dengan melakukan proses pemfilteran tersebut, akan diperoleh pola-pola yang khas dari sebuah citra sehingga memudahkan dalam mengelompokkan citra berdasarkan kelas-kelas tekstur tertentu. Hasil yang memuaskan akan diperoleh apabila parameter filter yang digunakan untuk membentuk filter Gabor memiliki ketelitian dalam menangani kesalahan pengelompokan. Dan kemampuan filter ini untuk diterapkan pada citra dengan karakteristik halftone, merupakan sebuah kelebihan yang bisa dikembangkan dalam analisis citra lebih lanjut

Feasible Adaptation Criteria for Hybrid Wavelet - Large Margin Classifiers

In the context of signal classification, this paper assembles and compares criteria to easily judge the discrimination quality of a set of feature vectors. The quality measures are based on the assumption that a Support Vector Machine is used for the final classification. Thus, the ultimate criterion is a large margin separating the two classes. We apply the criteria to control the feature extraction process for signal classification. Adaptive features related to the shape of the signals are extracted by wavelet filtering followed by a nonlinear map. To be able to test many features, the criteria are easily computable while still reliably predicting the classification performance. We also present a novel approach for computing the radius of a set of points in feature space. The radius, in relation to the margin, forms the most commonly used error bound for Support Vector Machines. For isotropic kernels, the problem of radius computation can be reduced to a common Support Vector Machine classification problem