Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.4
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pp.675-683
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1987
In general, texture images with regular patterns can be described by using the standard texture model regularity vectors for their shape analysis. Early methods not only take much time but also have computational complexity in obtaining regularity vectors. The proposed some improved preprocessing algorithms for texture analysis. Finally, we showed the utility of the proposed method through texture synthesis by making use of the results of texture analysis.
This research was designed to compare the subjective evaluation of texture image and preference according to fiber blending ratio of men's suit fabrics. 110 subjects evaluated the texture image and preference of various fabrics. For statistical analysis, factor analysis, MDS, pearson correlation and ANOVA were used. The results were as follows: Sensory image factors of suit fabrics were 'smoothness', 'bulkiness', 'stiffness', 'elasticity', 'moistness' and 'weight sensation'. Sensibility image factors were 'classic', 'practical', 'characteristic' and 'sophisticated'. 'Bulkiness' and 'elasticity' sensory images showed high correlations with sensibility images. Fabrics with high wool blending ratio showed as 'classic' and 'sophisticated', 'bulkiness' and 'elasticity' texture images and fabrics with low wool blending ratio showed texture images of 'characteristic', 'surface character', 'stiffness', 'moistness' and 'weight sensation'. Wool fiber blending ratio affected on the purchase preference and tactile preference. Using regression analysis, it was shown that sensibility images had more of an effect on preference than sensory images. The thickness and pattern type showed positive effects and fiber blending ratio showed negative effects on the preference.
Jiseon Oh;Jeong Min Lee;Junghoan Park;Ijin Joo;Jeong Hee Yoon;Dong Ho Lee;Balaji Ganeshan;Joon Koo Han
Korean Journal of Radiology
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v.20
no.4
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pp.569-579
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2019
Objective: To investigate the usefulness of computed tomography (CT) texture analysis (CTTA) in estimating histologic tumor grade and in predicting disease-free survival (DFS) after surgical resection in patients with hepatocellular carcinoma (HCC). Materials and Methods: Eighty-one patients with a single HCC who had undergone quadriphasic liver CT followed by surgical resection were enrolled. Texture analysis of tumors on preoperative CT images was performed using commercially available software. The mean, mean of positive pixels (MPP), entropy, kurtosis, skewness, and standard deviation (SD) of the pixel distribution histogram were derived with and without filtration. The texture features were then compared between groups classified according to histologic grade. Kaplan-Meier and Cox proportional hazards analyses were performed to determine the relationship between texture features and DFS. Results: SD and MPP quantified from fine to coarse textures on arterial-phase CT images showed significant positive associations with the histologic grade of HCC (p < 0.05). Kaplan-Meier analysis identified most CT texture features across the different filters from fine to coarse texture scales as significant univariate markers of DFS. Cox proportional hazards analysis identified skewness on arterial-phase images (fine texture scale, spatial scaling factor [SSF] 2.0, p < 0.001; medium texture scale, SSF 3.0, p < 0.001), tumor size (p = 0.001), microscopic vascular invasion (p = 0.034), rim arterial enhancement (p = 0.024), and peritumoral parenchymal enhancement (p = 0.010) as independent predictors of DFS. Conclusion: CTTA was demonstrated to provide texture features significantly correlated with higher tumor grade as well as predictive markers of DFS after surgical resection of HCCs in addition to other valuable imaging and clinico-pathologic parameters.
Agani, Nazori;Al-Attas, Syed Abd Rahman;Salleh, Sheikh Hussain Sheikh
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.2059-2064
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2004
Texture analysis is an important role for automatic visual insfection. This paper presents an application of wavelet extension and Gray level co-occurrence matrix (GLCM) for detection of defect encountered in textured images. Texture characteristic in low quality images is not to easy task to perform caused by noise, low frequency and small dimension. In order to solve this problem, we have developed a procedure called wavelet image extension. Wavelet extension procedure is used to determine the frequency bands carrying the most information about the texture by decomposing images into multiple frequency bands and to form an image approximation with higher resolution. Thus, wavelet extension procedure offers the ability to robust feature extraction in images. Then the features are extracted from the co-occurrence matrices computed from the sub-bands which performed by partitioning the texture image into sub-window. In the detection part, Mahalanobis distance classifier is used to decide whether the test image is defective or non defective.
Seo, Kwang-Wook;Min, Byung-Ro;Kim, Dong-Woo;Fwa, Yoon-Il;Lee, Min-Young;Lee, Bong-Ki;Lee, Dae-Weon
Journal of Biosystems Engineering
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v.37
no.4
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pp.271-278
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2012
Worldwide trends in animal welfare have resulted in an increased interest in individual management of sows housed in groups within hog barns. Estrus detection has been shown to be one of the greatest determinants of sow productivity. Purpose: We conducted this study to develop a method that can automatically detect the estrus state of a sow by selecting optimal texture parameters from images of a sow's pudendum and by optimizing the number of neurons in the hidden layer of an artificial neural network. Methods: Texture parameters were analyzed according to changes in a sow's pudendum in estrus such as mucus secretion and expansion. Of the texture parameters, eight gray level co-occurrence matrix (GLCM) parameters were used for image analysis. The image states were classified into ten grades for each GLCM parameter, and an artificial neural network was formed using the values for each grade as inputs to discriminate the estrus state of sows. The number of hidden layer neurons in the artificial neural network is an important parameter in neural network design. Therefore, we determined the optimal number of hidden layer units using a trial and error method while increasing the number of neurons. Results: Fifteen hidden layers were determined to be optimal for use in the artificial neural network designed in this study. Thirty images of 10 sows were used for learning, and then 30 different images of 10 sows were used for verification. Conclusions: For learning, the back propagation neural network (BPN) algorithm was used to successful estimate six texture parameters (homogeneity, angular second moment, energy, maximum probability, entropy, and GLCM correlation). Based on the verification results, homogeneity was determined to be the most important texture parameter, and resulted in an estrus detection rate of 70%.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.4
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pp.589-593
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2013
Remote sensing of SAR images is suitable for sea ice observations to obtain the sea ice data if clouds or weather conditions change. There are various types of sea ice, classification results can be seen more easily to detect the change by types of sea ice. In this study, we classified the image by supervised classification method, which is minimum distance was used. Also, we compared the overall accuracy when compared to the results with classification result of SAR images and the result of texture images. When using Radarsat-2 texture images, the overall accuracy was the highest, generally, when using the SAR images had higher overall accuracy.
Concrete is an important material in most of civil constructions. Many properties of concrete can be determined through analysis of concrete images. Image segmentation is the first step for the most of these analyses. An automated system for segmentation of concrete images into microstructures using texture analysis is proposed. The performance of five different classifiers has been evaluated and the results show that using an Artificial Neural Network classifier is the best choice for an automatic image segmentation of concrete.
The extraction of important features in cancer cell image analysis is a key process in grading renal cell carcinoma. In this study, we applied three-dimensional (3D) texture feature extraction methods to cell nuclei images and evaluated the validity of them for computerized cell nuclei grading. Individual images of 2,423 cell nuclei were extracted from 80 renal cell carcinomas (RCCs) using confocal laser scanning microscopy (CLSM). First, we applied the 3D texture mapping method to render the volume of entire tissue sections. Then, we determined the chromatin texture quantitatively by calculating 3D gray-level co-occurrence matrices (3D GLCM) and 3D run length matrices (3D GLRLM). Finally, to demonstrate the suitability of 3D texture features for grading, we performed a discriminant analysis. In addition, we conducted a principal component analysis to obtain optimized texture features. Automatic grading of cell nuclei using 3D texture features had an accuracy of 78.30%. Combining 3D textural and 3D morphological features improved the accuracy to 82.19%. As a comparative study, we also performed a stepwise feature selection. Using the 4 optimized features, we could obtain more improved accuracy of 84.32%. Three dimensional texture features have potential for use as fundamental elements in developing a new nuclear grading system with accurate diagnosis and predicting prognosis.
Purpose: We subjected scanning electron microscopic (SEM) images of the active layer of EBT3 film to texture analysis to determine the dose-response curve. Methods: Uncoated Gafchromic EBT3 films were prepared for direct surface SEM scanning. Absorbed doses of 0-20 Gy were delivered to the film's surface using a 6 MV TrueBeam STx photon beam. The film's surface was scanned using a SEM under 100× and 3,000× magnification. Four textural features (Homogeneity, Correlation, Contrast, and Energy) were calculated based on the gray level co-occurrence matrix (GLCM) using the SEM images corresponding to each dose. We used R-square to evaluate the linear relationship between delivered doses and textural features of the film's surface. Results: Correlation resulted in higher linearity and dose-response curve sensitivity than Homogeneity, Contrast, or Energy. The R-square value was 0.964 for correlation using 3,000× magnified SEM images with 9-pixel offsets. Dose verification was used to determine the difference between the prescribed and measured doses for 0, 5, 10, 15, and 20 Gy as 0.09, 1.96, -2.29, 0.17, and 0.08 Gy, respectively. Conclusions: Texture analysis can be used to accurately convert microscopic structural changes to the EBT3 film's surface into absorbed doses. Our proposed method is feasible and may improve the accuracy of film dosimetry used to protect patients from excess radiation exposure.
Purpose: The aim of this study was to evaluate changes in the trabecular bone through texture analysis and compare the texture analysis characteristics of different areas in patients with medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ). Materials and Methods: Cone-beam computed tomographic images of 16 patients diagnosed with MRONJ were used. In sagittal images, 3 regions were chosen: active osteonecrosis(AO); intermediate tissue (IT), which presented a zone of apparently healthy tissue adjacent to the AO area; and healthy bone tissue (HT) (control area). Texture analysis was performed evaluating 7 parameters: secondary angular momentum, contrast, correlation, sum of squares, inverse moment of difference, sum of entropies, and entropy. Data were analyzed using the Kruskal-Wallis test with a significance level of 5%. Results: Comparing the areas of AO, IT, and HT, significant differences (P<0.05) were observed. The IT and AO area images showed higher values for parameters such as contrast, entropy, and secondary angular momentum than the HT area, indicating greater disorder in these tissues. Conclusion: Through texture analysis, changes in the bone pattern could be observed in areas of osteonecrosis. The texture analysis demonstrated that areas visually identified and classified as IT still had necrotic tissue, thereby increasing the accuracy of delimiting the real extension of MRONJ.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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