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2010³â Ãá°è Çмú´ëȸ

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) Áö¿ª ±Ùó Â÷À̸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÅؽºÃÄ ºÐ·ù¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Texture Classification Using Local Neighbor Differences
ÀúÀÚ(Author) ¹ÂÀá¸á   ÆؼÒÈ£   ¹Ú¹Î¿í   ±è´öȯ   Khairul Muzzammil Saipullah   Shao-Hu Peng   Min-Wook Park   Deok-Hwan Kim  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 17 NO. 01 PP. 0377 ~ 0380 (2010. 04)
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(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
 This paper proposes texture descriptor for texture classification called Local Neighbor Differences (LND). LND is a high discriminating texture descriptor and also robust to illumination changes. The proposed descriptor utilizes the sign of differences between surrounding pixels in a local neighborhood. The differences of those pixels are thresholded to form an 8-bit binary codeword. The decimal values of these 8-bit code words are computed and they are called LND values. A histogram of the resulting LND values is created and used as feature to describe the texture information of an image. Experimental results, with respect to texture classification accuracies using OUTEX_TC_00001 test suite has been performed. The results show that LND outperforms LBP method, with average classification accuracies of 92.3% whereas that of local binary patterns (LBP) is 90.7%.
Å°¿öµå(Keyword) texture classification   texture descriptor   illumination invariant   local neighbor differences  
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå