Er zijn problemen bij het activeren van e-books. Daardoor kan het langer duren voor je aangekochte e-books beschikbaar zijn. Je ontvangt automatisch bericht van zodra dat het geval is.

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Er zijn problemen bij het activeren van e-books. Daardoor kan het langer duren voor je aangekochte e-books beschikbaar zijn. Je ontvangt automatisch bericht van zodra dat het geval is.

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Winkels

Verlanglijstje

Winkels

Verlanglijstje

Zoeken

Volg ons op

140 winkels

Wist je dat er in Vlaanderen voor iedereen een Standaard Boekhandel is binnen een straal van 7 km?

Vind hier een winkel

€ 48,45

Levertermijn 1 à 4 weken

Eenvoudig bestellen

Veilig betalen

Gratis thuislevering vanaf € 30 (via bpost)

Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

The texture is very important cue in region based segmentation of images. Texture features play a very important role in computer vision and pattern recognition. Texture Applications include industrial inspection, estimation of object range and orientation, shape analysis, satellite imaging, and medical diagnosis. Texture segmentation can be broken down into two areas, feature extraction and clustering. In this book, we study two stage of feature extraction technique using multichannel filter and self-organizing map. Firstly we study channel filters, also known as 2-D Gabor functions. The texture features are extracted using a multichannel approach. The channels comprise of a set of Gabor filters having different sizes, orientations, and frequencies to constitute feature vector. This feature vectors are then given to Self Organizing map for feature reduction.It is shown that the disadvantage of using Gabor filters in texture analysis, namely, the higher dimensionality of the Gaboriau feature space, is overcome by the reduction in the dimensionality of the feature space achieved by SOM.