2D Texture Features

Abstract

Protože je textura objektu velice cenná informace pro počítačové vidění, je důležité ji nějakým způsobem popsat. K tomu slouží texturní příznaky. Optimální výběr příznaků je důležitý pro rozpoznávání textur. V této práci byla pro získání příznaků vybrána metoda lokálních binárních vzorů (LBP). Texturním příznakem u této metody není její hodnota, ale histogram četnosti hodnot v celé textuře. Pro porovnání těchto histogramů se zde užívá Euklidovská vzdálenost, Bhattacharyyova vzdálenost nebo Mahalanobisova vzdálenost. Hlavním účelem této práce je vzájemné porovnání klasifikací textur několika variantami metody LBP a vyhodnocení jejich výsledků Euklidovskou, Bhattacharyyovou nebo Mahalanobisovou vzdáleností.Because texture of object is very valuable information in computer vision, it is important to describe it somehow. And for this serve texture features. Optimal selection of features is very important for recognizing texture. In this bachelor thesis were used local binary patterns (LBP) as a method of gaining texture feature. In this method is not its value the texture feature, but histogram of percent occurrence values in the entire texture. To compare histograms there is used Euclidean distance, Bhattacharyya distance or Mahalanobis distance. Main purpose of this thesis is mutually comparing of texture clasification by several variants of LBP and evaluation of their outcomes by Euclidean distance, Bhattacharyya distance or Mahalanobis distance.