Здравствуйте,
Я нашёл интересную статью, в которой были получены, если верить картинкам внутри, замечательные результаты по сегментации изображений на основе их цвета и текстуры.
Сама статья "Texture superpixels merging by color-texture histograms for color image segmentation",
скачать её можно на ResearchGate. В чём смысл статьи:
1. Сначала с помощью фильтров Габора получаем информацию о текстуре
2. На основании информации о цветности и текстуре строим суперпиксели. Придумана новая метрика расстояния, которая позволяет учитывать сразу и цветность, и текстуру
3. Объединить суперпиксели по цветности (критерий - локальные гистограммы, нормализованные по площади и текстуре)
Собственно, самых главных вещей я и не понял (дальнейшие обозначения по статье)
уравнение 2: стандартное отклонение постоянное для всех фильтров Габора? Обычно делают разное
уравнение 4: какая размерность получается у Tf: (M,N, n*k) или (M,N)?
уравнение 6: ||(L,a,b)|| - Евклидова норма или что-то иное?
уравнение 8: Похоже, опечатка: для любого ненулевого Tf(i) получается ноль
уравнение 9: как вычислить R? Это просто диапазон значений?
уравнения 11-13: Не понял саму идею, где про это можно почитать?
Буду очень благодарен за объяснения, если код заработает, выложу на гитхаб и укажу здесь ссылку
Простой
Простой
