TEXTURE MODELING FOR COMPUTER GRAPHIC

         Artikel ini menyajikan sebuah teori statistik untuk pemodelan tekstur. Teori ini menggabungkan penyaringan teori dan pemodelan Markov lapangan acak melalui prinsip entropi maksimum, dan menafsirkan dan menjelaskan berbagai konsep dan metode untuk analisis tekstur dan sintesis dari titik kesatuan tampilan sebelumnya. Teori ini mencirikan ansambel gambar I dengan penampilan tekstur yang sama dengan distribusi probabilitas f ( I) di lapangan acak, dan tujuan dari pemodelan tekstur adalah untuk membuat inferensi tentang f ( I) , diberi satu set contoh tekstur yang diamati . Dalam teori ini, pemodelan tekstur ini terdiri dari dua langkah. 

1. Satu set filter dipilih dari filter bank umum untuk menangkap fitur tekstur , filter ini diterapkan ke gambar tekstur yang diamati , dan histogram dari gambar yang diambil disaring . Ini histogram merupakan perkiraan dari distribusi marjinal f ( I) . Langkah ini disebut ekstraksi fitur .
2. Prinsip entropi maksimum digunakan untuk memperoleh p distribusi ( I) , yang dibatasi untuk memiliki distribusi marjinal yang sama seperti pada ( 1 ). P ini ( I) dianggap sebagai estimasi f ( I). Langkah ini disebut fitur fusi.

         Tekstur merupakan karakteristik penting dari penampilan objek dalam pemandangan alam, dan merupakan syarat kuat dalam persepsi visual. Memainkan peran penting dalam visi komputer, grafis, dan pengkodean gambar.Pemahaman tekstur merupakan bagian penting dari memahami visi manusia. Analisis tekstur dan sintesis telah menjadi daerah penelitian arsip selama tiga dekade berlalu, dan sejumlah besar metode telah diusulkan, dengan tujuan yang berbeda atau asumsi pokok tentang proses pembentukan tekstur yang mendasarinya. Misalnya dalam komputer grafis, persamaan reaksi-difusitelah digunakan untuk mensimulasikan beberapa proseskimia yang dapat menghasilkan tekstur pada kulit hewan. Pembentukan tekstur tujuannya adalah untuk mencari model umum yang harus dapat untuk menggambarkan berbagai tekstur dalam kerangka umum, dan dengan pemahaman fisik dan logika tekstur manusia persepsi.

Model pertama tekstur umum diusulkan oleh Juleszdi tahun 1960. Julesz menyarankan bahwa persepsi teksturdapat dijelaskan dengan mengekstraksi disebut"k order"statistik, yaitustatistik kejadian untuk intensitas piksel. Dalam akta kerja awal pemodelan tekstur terutama didorong oleh dugaan ini (haralick, 1979). Kelemahanutama untukmodel ini adalahbahwa jumlahdata yang terdapatdalam urutan statistik adalah raksasa dan dengan demikian sangat sulit untuk menangani ketika >2. Di sisi lain percobaan psychophysical menunjukkan bahwa sistem visual manusia tidak mengambil setidaknya beberapa statistik lebih tinggi dari urutan dua(Diaconis danpreman, 1981).Penelitian yang lebih baru pada tekstur terutama berfokus pada dua bidang.

Seseorang penyaringan teori yang terinspirasi oleh multichannel mekanisme penyaringan yang ditemukan dan berlaku umum di neurofisiologi. Mekanisme ini menunjukkan bahwa sistem visual terurai ke satu set sub - band. Daerah kedua adalah pemodelan statistik yang menjadi ciri gambar tekstur yang timbul dari distribusi probabilitas pada bidang acak ini . Pendekatan pemodelan hanya melibatkan sejumlah kecil untuk tekstur . Lebih penting lagi mereka mengajukan analisis tekstur sebagai masalah inferensi statistik yang terdefinisi dengan baik . Teori statistik memungkinkan kita tidak hanya untuk membuat inferensi tentang parameter dari model probabilitas yang mendasari berdasarkan gambar tekstur yang diamati, tetapi juga untuk mensintesis gambar tekstur dengan contoh dari model probabilitas. Itu menyediakan cara yang ketat untuk dimodelkan (Salib dan Jain 1983), tetapi biasanya model ini adalah bentuk yang sangat terbatas yaitu kurangnya kekuatan ekspresif .

sumber :
http://link.springer.com/article/10.1023/A:1007925832420
 

Read more »