Наведено результати дослідження оцінювання якості поверхні матеріалу за допомогою статистичних ознак зображення, зокрема розподіленої дисперсії, дисперсії силуетів та знімків. За базовий інструмент дослідження прийнято пакет визначення статистичних ознак візуальних образів.
The paper contains the results of material surface evaluation using statistical features of an image, in particular, using the distributed dispersion, dispersion of silhouettes and intensity pictures. The package of visual images feature extracting is considered as basic research tool.
- Venkat Ramana K., RamamoorthyB. Statistical methods to compare the texture features of machined surfaces // Pattern Recognition, vol. 29, no. 9, pp. 1447-1459, Sep. 1996.
- Wu C.M., Chen Y.C. Statistical feature matrix for texture analysis // Graphical Models and Image Processing, vol. 54, no. 5, pp. 407-419, Sep. 1992.
- Varma M., Garg R. Locally invariant fractal features for statistical texture classification // in IEEE 11th Int. Conf. on Computer Vision, Rio de Janeiro, Brazil, Oct. 2007, pp. 1-8.
- Varma M., Zisserman A. A statistical approach to texture classification from single images // Int. Journal of Computer Vision, vol. 62, no. 1-2, pp. 61-85, 2005.
- Kim J.K., Park H.W. Statistical textural features for detection of microcalcifications in digitized mammograms // IEEE Trans. on Medical Imaging, vol. 18, no. 3, pp. 231–238, Mar. 1999.
- Мельник Р., Каличак Ю. Розподілені структурні властивості зображень на основі «рентгеноскопії» інтенсивності // Комп’ютинг. – 2010. – Т. 9, вип. 4. – С. 353–361.