Zusammenfassung
Beim Einsatz der Texturanalyse zur Analyse von Röntgenbildern, Computer Tomographien und Kernspintomographien hat sich gezeigt, daß die existierenden Texturparameter wenig geignet sind menschliche Sehempfindungen zu quantifizieren. Die für den Mediziner charakteristischen Eigenschaften von unterschiedlichen Geweben lassen sich nicht ad hoc in Texturmaße übersetzen. In diesem Artikel wird deshalb versucht, aufbauend auf der Texturdefinition von van Gool, ein Modell von Textur zu entwickeln, das Experte und Maschine gleichermaßen zugänglich ist. Im Modell werden die flächigen Eigenschaften der Textur in folgende Klassen eingeteilt: Homogene, amorphe, isotrope, anisotrope, symmetrische, monotextonle und multitextonale Texturen.
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Scheppelmann, D., Meinzer, HP., Springub, A., Klemstein, J. (1990). Ein kognitives Texturmodell. In: Großkopf, R.E. (eds) Mustererkennung 1990. Informatik-Fachberichte, vol 254. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-84305-1_33
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Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
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