The Angular Radial Partitioning(ARP

The Angular Radial Partitioning(ARP) [7, 8], is a novel approach for image representation based on geometric distribution of edge pixels. Not like shape context, input image may consist of several complex objects. It starts by converting the color image to a gray intensity image by eliminating
the hue and saturation while retaining the luminance. In the
next step the algorithm normalizes the gray image to the size
201X201, followed by applying the Canny Edge operator for
edge detection. The normalized edge image I, is employed
for feature extraction where edge pixels are considered as
'1' and '0' otherwise. In the following, we consider pixels
I(; ) to be either equal to T1T
for edge pixels or T0T
for
non-edge pixels. The algorithm uses the surrounding circle
of I for partitioning it to MXN sectors, where M is the
number of radial partitions and N is the number of angular
partitions. The number of edge points in each sector of I is
chosen to represent the sector feature. The scale invariant
image feature f(k; i) is then defined to be:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แองกูลาร์รัศมี Partitioning(ARP) [7, 8], เป็นวิธีการนวนิยายสำหรับแสดงภาพตามเรขาคณิตกระจายขอบพิกเซล ไม่เหมือนรูปร่างเนื้อหา รูปสัญญาณอาจประกอบด้วยวัตถุหลายซับซ้อน เริ่ม โดยการแปลงภาพสีความเข้มสีเทารูปแบบกว่าเดิมสีสันและความอิ่มตัวในขณะที่รักษาความส่องสว่าง ในภาพสีเทาขนาด normalizes อัลกอริทึมในขั้นตอนต่อไป201 x 201 ตาม ด้วยการใช้ตัวดำเนินการขอบแหลมสำหรับการตรวจพบขอบ ขอบมาตรฐานภาพฉัน เป็นลูกจ้างการสกัดคุณลักษณะที่ขอบพิกเซลถือว่าเป็น'1' และ '0' มิฉะนั้น ต่อไปนี้ เราพิจารณาพิกเซลฉัน () ให้ ทั้งสองมีค่าเท่ากับ T1 Tพิกเซลขอบหรือ T0 Tสำหรับพิกเซลขอบไม่ อัลกอริทึมใช้วงกลมล้อมรอบของฉันสำหรับพาร์ทิชันการ MXN ภาค โดยที่ M คือการจำนวนของพาร์ติชันรัศมีและ N คือ จำนวนแองกูลาร์พาร์ติชัน จำนวนจุดขอบในแต่ละภาคของฉันเลือกเพื่อแสดงลักษณะการทำงานของภาค ขนาดบล็อกคุณลักษณะภาพ f (k ) แล้วกำหนดเป็น:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แยก Radial เชิงมุม (ARP) [7, 8] เป็นแนวทางใหม่สำหรับการแสดงภาพที่อยู่บนพื้นฐานของการกระจายทางเรขาคณิตของพิกเซลขอบ ไม่ชอบบริบทรูปร่างภาพที่นำเข้าอาจประกอบด้วยวัตถุที่ซับซ้อนหลาย มันเริ่มต้นด้วยการแปลงภาพสีเป็นภาพสีเทาเข้มโดยการกำจัด
สีและความอิ่มตัวขณะที่การรักษาความสว่าง ใน
ขั้นตอนต่อไปขั้นตอนวิธี normalizes ภาพสีเทาขนาด
201X201 ตามด้วยการใช้ผู้ประกอบการแสนรู้ขอบสําหรับ
การตรวจหาขอบ ขอบภาพปกติผมเป็นลูกจ้าง
ในการสกัดคุณลักษณะที่ขอบพิกเซลถือว่าเป็น
'1' และ '0' เป็นอย่างอื่น ในต่อไปนี้เราจะพิจารณาพิกเซล
ฉัน (?;?) ที่จะเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งเท่ากับ? T1? T
พิกเซลขอบหรือ? T0? T
สำหรับ
พิกเซลที่ไม่ขอบ อัลกอริทึมที่ใช้วงกลมโดยรอบ
ของผมสำหรับการแบ่งพาร์ทิชันไปยังภาค MXN ที่ M เป็น
จำนวนของพาร์ทิชันรัศมีและ N คือจำนวนของเชิงมุม
พาร์ทิชัน จำนวนจุดขอบในภาคของผมแต่ละคนจะ
ได้รับการแต่งตั้งให้เป็นตัวแทนของภาคคุณลักษณะ ไม่แปรเปลี่ยนขนาด
รูปภาพคุณลักษณะ f (k; i) ถูกกำหนดแล้วจะเป็น:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( รัศมีการ ( ARP ) [ 7 , 8 ] เป็นแนวทางใหม่สำหรับการแสดงภาพบนพื้นฐานของการกระจายทางเรขาคณิตของขอบพิกเซล ไม่เหมือนบริบทรูปร่าง ใส่ภาพอาจประกอบด้วยวัตถุที่ซับซ้อนหลาย มันเริ่มด้วยการแปลงภาพสีให้ภาพเข้ม สีเทา โดยขจัด
สีสันและความอิ่มตัวในขณะที่การรักษาความสว่าง . ใน
ขั้นตอนต่อไป วิธีการปรับภาพสีเทาขนาด
201x201 ตามด้วยการใช้ขอบแหลม )
ตรวจจับขอบ ค่าขอบภาพผมใช้
สำหรับการสกัดคุณลักษณะที่ขอบพิกเซลถือว่า
' 1 ' และ ' 0 ' มิฉะนั้น ในต่อไปนี้เราพิจารณาพิกเซล
i (  ;  ) จะเท่ากับ   T
T1 สำหรับขอบพิกเซลหรือ  t0 t

ไม่  สำหรับขอบพิกเซลขั้นตอนวิธีใช้รอบวงกลม
ของฉันแบ่งพาร์ทิชันเพื่อ MXN ภาคโดยที่ M คือ
จำนวนรัศมีพาร์ทิชันและ n คือจำนวนของเชิงมุม
พาร์ทิชัน จำนวนจุดขอบในแต่ละภาคผม
เลือกให้เป็นตัวแทนของภาคนี้ ขนาดแปลงภาพคุณลักษณะ F ( K ;
) แล้วกำหนดเป็น :