استخراج ميزة النسجة باستخدام واصفات Tamura وتحويل الميزة غير المتغيرة

أصبحت القدرة على التعرف على الأنسجة المختلفة في الصورة والتمييز بينها ممكنة من خلال استخراج الميزات، وهي خطوة أساسية في رؤية الحاسوب ومعالجة الصور. الأساليب التقليدية لتحليل النسيج لا تتمكن من التقاط الخصائص الإدراكية التي تعطي النسيج معناه وهويته. نظرًا لأنه تم تطوير سمات نسيج تامورا من خلال البحث في المكونات المكانية والتكرارية للأنسجة، فإنها توفر تمثيلًا أكثر دقة وتمييزًا للأنسجة. تلتقط ميزات Tamura صفات بصرية مهمة تعتبر ضرورية لفهم الملمس وتفسيره. تتيح واصفات Tamura إمكانية وصف ومقارنة الأنسجة المختلفة، مما يسهل المهام مثل تصنيف الأنسجة وتقسيمها واسترجاعها. تقوم SIFT بمعالجة واصفات Tamura لاستخراج ميزات ثابتة الحجم، مما يعزز قدرة تمثيل النسيج على التمييز. تم تقييم الطريقة المقترحة على العديد من مجموعات البيانات المرجعية، وكشفت النتائج أنها تتفوق على طرق تحليل النسيج التقليدية من حيث الدقة والتذكر ومقاييس الأداء الأخرى. كما تحقق التقييم النوعي من قابلية التفسير والأهمية الإدراكية لعناصر النسيج المسترجعة، مما يثبت ملاءمتها لمهام تحليل النسيج. تظهر نتائج التقييم مدى نجاح التقنية المقترحة في استخلاص ميزات النسيج وكيف يمكن أن تعزز فعالية العديد من تطبيقات رؤية الحاسوب ومعالجة الصور.