Requirements:Image Processing Course, Good Mathematical Background
Contact:
Ido Zachevsky
eedoza@gmail.com
Tel. 3257, Room 811

Statistical analysis of local binary patterns (LBP) in stochastic textures

lbp

Texture classification is a vast field in image processing and computer vision. Local binary patterns (LBP) provide a method to perform this task, by assigning a description vector (descriptor) for a given image. The LBP is simple to calculate on the one hand, but it is very distinctive on the other hand. In this project we focus on stochastic textures, for which the fractional Brownian motion (fBm) has been proposed as a model. We would like to statistically analyze the LBP for this type of textures, for the purpose of detection and classification.

Background: basic knowledge of image processing (ANAT course or similar), general knowledge in probability.

תיאור הפרויקט:

סיווג טקסטורות הינו תחום חשוב בעיבוד תמונה וראיה ממוחשבת, ולשם כך הוצע לפני מספר שנים כלי הנקרא LBP– תבניות בינאריות מקומיות. כלי זה מניב וקטור תיאור עבור טקסטורה נתונה, הוא קל לחישוב אך מבחין היטב בין טקסטורות שונות. בפרויקט זה נתמקד בטקסטורות סטוכסטיות, להן ניתן להשתמש במודל מתמטי בשם תנועה בראונית פרקטלית. נרצה לנתח באופן סטטיסטי את ה-LBPספציפית עבור טקסטורות אלו, למטרת זיהוי וסיווג.

דרישות רקע: ידע בסיסי בעיבוד תמונות (קורס ענ”ת או מקביל), רקע כללי בהסתברות.