Image texture
http://dbpedia.org/resource/Image_texture
An image texture is a set of metrics calculated in image processing designed to quantify the perceived texture of an image. Image texture gives us information about the spatial arrangement of color or intensities in an image or selected region of an image.
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Dans le traitement d'image, l'analyse de texture consiste à calculer une série de mesures dans le but de définir une texture perçue sur une image. L'analyse de texture renvoie des informations sur l'arrangement spatial des couleurs ou des intensités dans tout ou partie de cette image. Il y a deux approches possibles pour analyser une texture : l'approche structurée et l’approche statistique.
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Texture (traitement des images)
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Image texture
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An image texture is a set of metrics calculated in image processing designed to quantify the perceived texture of an image. Image texture gives us information about the spatial arrangement of color or intensities in an image or selected region of an image. Image textures can be artificially created or found in natural scenes captured in an image. Image textures are one way that can be used to help in segmentation or classification of images. For more accurate segmentation the most useful features are spatial frequency and an average grey level. To analyze an image texture in computer graphics, there are two ways to approach the issue: Structured Approach and Statistical Approach.
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Dans le traitement d'image, l'analyse de texture consiste à calculer une série de mesures dans le but de définir une texture perçue sur une image. L'analyse de texture renvoie des informations sur l'arrangement spatial des couleurs ou des intensités dans tout ou partie de cette image. Les données de texture d'une image peuvent être artificiellement créées (textures artificielles) ou résulter de l'analyse d'images filmées à partir de scènes ou d'objets réels (textures naturelles).L'analyse (ou caractérisation) de texture joue un rôle important dans la segmentation d'image ou dans sa classification. Les éléments apportant le plus de précisions dans la segmentation sont les fréquences spatiales et la moyenne du niveau de gris. Il y a deux approches possibles pour analyser une texture : l'approche structurée et l’approche statistique.
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