نسيج الصورة

يُستخدم اكتشاف الحواف لتحديد عدد وحدات البكسل التي تمثل الحواف في منطقة محددة، مما يساعد في تحديد إحدى خصائص تعقيد النسيج. بعد تحديد الحواف، يمكن أيضًا تطبيق اتجاهها كخاصية من خصائص النسيج، وهو أمر مفيد في تحديد الأنماط فيه. ويمكن تمثيل هذه الاتجاهات كمتوسط ​​أو في رسم بياني (هيستوغرام) .

لنفترض منطقة تحتوي على N بكسل. يتم تطبيق كاشف الحواف القائم على التدرج على هذه المنطقة، حيث ينتج عنه مخرجان لكل بكسل p: مقدار التدرج Mag(p) ​​واتجاه التدرج Dir(p). يمكن تعريف كثافة الحواف لكل وحدة مساحة كما يلي:${\displaystyle F_{edgeness}={\frac {|\{p|Mag(p)>T\}|}{N}}}$لبعض العتبة T.

لتضمين التوجيه مع رسوم بيانية لحواف المنطقة ، يمكن استخدام كل من مقدار التدرج واتجاهه. يرمز H _mag (R) إلى الرسم البياني المعياري لمقادير التدرج في المنطقة R، بينما يرمز H _dir (R) إلى الرسم البياني المعياري لاتجاهات التدرج في المنطقة R. يتم تطبيع كليهما وفقًا للحجم N _R.${\displaystyle F_{mag,dir}=(H_{mag}(R),H_{dir}(R))}$هو وصف كمي لنسيج المنطقة R.

تُجسّد مصفوفة التواجد المشترك الخصائص العددية للنسيج باستخدام العلاقات المكانية بين درجات الرمادي المتشابهة. ^{[ 3 ]} يمكن استخدام الخصائص العددية المحسوبة من مصفوفة التواجد المشترك لتمثيل الأنسجة ومقارنتها وتصنيفها. فيما يلي مجموعة فرعية من الخصائص القياسية التي يمكن استخلاصها من مصفوفة التواجد المشترك المُعَيَّرة:

${\displaystyle {\begin{aligned}Angular{\text{ }}2nd{\text{ }}Moment&=\sum _{i}\sum _{j}p[i,j]^{2}\\Contrast&=\sum _{i=1}^{Ng}\sum _{j=1}^{Ng}n^{2}p[i,j]{\text{، حيث }}|ij|=n\\Correlation&={\frac {\sum _{i=1}^{Ng}\sum _{j=1}^{Ng}(ij)p[i,j]-\mu _{x}\mu _{y}}{\sigma _{x}\sigma _{y}}}\\Entropy&=-\sum _{i}\sum _{j}p[i,j]ln(p[i,j])\\\end{محاذاة}}}$

أين${\displaystyle p[i,j]}$هو${\displaystyle [i,j]}$المدخل رقم في مصفوفة التبعية المكانية ذات اللون الرمادي، و Ng هو عدد مستويات اللون الرمادي المتميزة في الصورة الكمية.

من سلبيات مصفوفة التواجد المشترك أن السمات المستخرجة لا تتطابق بالضرورة مع الإدراك البصري . تُستخدم هذه المصفوفة في طب الأسنان للتقييم الموضوعي للآفات [DOI: 10.1155/2020/8831161]، وفعالية العلاج [DOI: 10.3390/ma13163614; DOI: 10.11607/jomi.5686; DOI: 10.3390/ma13173854; DOI: 10.3390/ma13132935]، وإعادة بناء العظام أثناء الشفاء [DOI: 10.5114/aoms.2013.33557; DOI: 10.1259/dmfr/22185098; ​​EID: 2-s2.0-81455161223]. DOI: 10.3390/ma13163649].

ثمة نهج آخر يتمثل في استخدام الأقنعة المحلية للكشف عن أنواع مختلفة من خصائص النسيج. استخدم لوز ^{[ 4 ]} في الأصل أربعة متجهات تمثل خصائص النسيج لإنشاء ستة عشر قناعًا ثنائي الأبعاد من حاصل الضرب الخارجي لأزواج المتجهات. وكانت المتجهات الأربعة والخصائص ذات الصلة كما يلي:

L5 = [ +1 +4 6 +4 +1 ] (المستوى) E5 = [ -1 -2 0 +2 +1 ] (الحافة) S5 = [ -1 0 2 0 -1 ] (السعر الفوري) R5 = [ +1 -4 6 -4 +1 ] (تموج) 

إلى هذه الأربعة، يُضاف أحيانًا عنصر خامس: ^{[ 5 ]}

W5 = [ -1 +2 0 -2 +1 ] (موجة) 

من متجهات لوز الأربعة، يتم تصفية 16 "خريطة طاقة" بحجم 5x5 إلى 9 خرائط لإزالة أزواج متناظرة معينة. على سبيل المثال، تقيس L5E5 محتوى الحواف الرأسية، بينما تقيس E5L5 محتوى الحواف الأفقية. متوسط ​​هذين المقياسين هو "حدة" المحتوى. الخرائط التسع الناتجة التي يستخدمها لوز هي كما يلي: ^{[ 6 ]}

L5E5/E5L5 L5R5/R5L5 E5S5/S5E5 S5S5 R5R5 L5S5/S5L5 E5E5 E5R5/R5E5 S5R5/R5S5 

يؤدي تشغيل كل من هذه الخرائط التسع على صورة لإنشاء صورة جديدة لقيمة الأصل ([2,2]) إلى 9 "خرائط طاقة"، أو من الناحية المفاهيمية صورة مع كل بكسل مرتبط بمتجه من 9 سمات نسيجية.

يمكن استخدام دالة الارتباط الذاتي للصورة للكشف عن الأنماط المتكررة للنسيج.

محاولات لتجميع أو تجميع البكسلات بناءً على خصائص النسيج.

محاولات لتجميع أو تكتل البكسلات بناءً على الحواف بين البكسلات التي تأتي من خصائص نسيجية مختلفة.