Co-Occurrence Matrizen zur Texturklassifikation in Vektorbildern

Statistische Eigenschaften naturlicher Grauwerttexturen werden mit Co-Occurrence Matrizen, basierend auf der Grauwertstatistik zweiter Ordnung, modelliert. Die Matrix gibt dann die apriori Wahrscheinlichkeiten aller Grauwertpaare an. Da in der medizinischen Bildverarbeitung verstarkt Multispektralbilder ausgewertet werden, wird das bekannte Konzept hier auf beliebige Vektorbilder erweitert. Dadurch kann bei der Texturklassifikation die zur Verfugung stehende Information vollstandig genutzt werden. Insbesondere zur Detektion von Farbtexturen ist dieser Ansatz geeignet, da Wertepaare unterschiedlicher Spektralebenen ausgewertet werden konnen. Ebenso kann die Methode auch bei der Multiskalendekomposition von Intensitatsbildern zur Verbesserung der Texturerkennung beitragen. Die in den Matrizen entstehenden Muster lassen dann uber die Extraktion geeigneter Texturdeskriptoren Ruckschlusse auf die Texturen des Bildes zu.