영상 처리는 크게 영상에 내재된 특성값을 얻어내는 영상분석과, 동일한 성질의 영상을 분류하는 영상분류의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 텍스쳐에 내재된 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 영상에 포함된 다양한 텍스쳐를 자동적으로 인식하고 분류하는 방법을 제안한다. 특성추출은 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반한 것으로 모멘트와 동차성의 조합을 통해서 일반적인 텍스쳐의 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가지고 있다. 거친 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 모멘트와 부드러운 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 동차성의 차를 이용하기 때문에 보다 뚜렷한 텍스쳐 분할이 가능하다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.
Image processing consist of image analysis and classification. The one is extracting of feature value in the image. The other is segimentationof image that have same properiv. A novel approach for the analysis and classification of tezture images based on statistical texture prunitive estraction are proposed. In this approach, feature vector extracting is based on stalisucal method using apatial dependence of grey level and use general lexture proerty. In is advantageous that not effiected on structure and type of lexture. These components describe the amount of roughness and softness of texture images Two leatures. Moment and Homogeneity, are componted from GLCM(gray level co-occurrence matrices) of the lexture promitive to charactenize statisical properties of the image. We show the successful experimental results by considerationof these two components fro the analysis and classificationto regular and irregular texture images.
