Ind o n es ian Jou r n al  o f   E le ctric a l E n g in ee r ing   and  C o mp u t er  S c ienc e   V ol . 8 ,  No.  3 ,  Dec em be r   20 17 , p p .  6 23   ~  6 26   DO I: 1 0. 11 5 91 / i j ee c s .v 8 .i 3 . 623 - 6 26           6 23       Rec ei v ed   A ug us t  2 , 2 01 7 ;   Rev i s ed   O c to be r  2 2,   2 01 7 ;   A c c ep ted   Nov e mb er  8,  2 01 7   Text ure Clas sifi catio n Base d  O n Emp i rical  W a v e l et  Trans fo rm  Usin g L BP   Feat ures       Ramesh  P . 1 ,  V .M ath iv anan 2   1 AM E T  Un i v e rs i ty ,  Che n n a i     2 ARM  c o l l e g e  o f  En g i n e e ri n g  a n d  T e c h n o l o g y ,  Ch e n n a i       Ab strac t   Au to m a ti c   i n s p e c t i o n   s y s te m s   b e c o m e   m o re   i m p o rta n c e   fo r  i n d u s tri e s   wit h   h i g h   p ro d u c ti v e   p l a n s   e s p e c i a l l y   i n   te x tu re   i n d u s try .  A  n o v e l   a p p ro a c h   to   L o c a l   Bi n a r y   Pa tt e rn   (L BP)  fe a t u re   fo r  te x t u re   c l a s s i fi c a ti o n   i s   p ro p o s e d   i n   t h i s   s y s te m .  At  t h e   f i r s t,   th e   p ro p o s e d   Em p i ri c a l   W a v e l e t  Tr a n s f o rm   (EWT )   b a s e d   te x tu re  c l a s s i fi c a ti o n   i s   t e s te d   o n   g ra y   s c a l e   a n d  c o l o r  i m a g e s   b y   u s i n g   Bro d a tz   te x tu re   i m a g e s .  Th e   g ra y   s c a l e   a n d   c o l o r  i m a g e   i s   d e c o m p o s e d   b y   E W T  a t  2   a n d   3   l e v e l   o f  d e c o m p o s i ti o n .  L BP  fe a tu r e s   a r e   c a l c u l a te d   f o r  e a c h   e m p i ri c a l   t ra n s f o rm e d   i m a g e .  Ex tr a c t e d   f e a tu re s   a re   g i v e n   a s   i n p u t   to   t h e   c l a s s i f i c a ti o n   s ta g e .  K - NN   c l a s s i fi e r  i s   u s e d   fo r  c l a s s i fi c a t i o n   s ta g e .  Th e   r e s u l t  o f  th e   p r o p o s e d   s y s te m   g i v e s   s a ti s fa c to r y   c l a s s i fi c a ti o n  a c c u ra c y  o f  o v e r  9 8 %  f o r a l l  t y p e s  o f  i m a g e s .       Key w ords :  Te x tu r e  c l a s s i f i c a ti o n ,  E W T,  L BP,  K - NN.          Copy righ t  ©  2 0 1 7   I ns titu t e  o f  Adv a nc e d  Eng i ne e ring  a nd   Sc ie nc e .  All  righ t s  re s e rve d.       1.  Int r o d u ctio n   T he   r ev i e w   of   l i t erature   g i v en   i n  t hi s   s ec t i on   i s   c e nt ered  up o n  v ari ou s   t ec hn i q ue s   f or  tex ture  c l as s i f i c at i on .   Int e ns i v e  r es ea r c h  w ork   ha s   be en   un de r tak en   i n  the   d ev e l o pm en t  of  au tom ate d  i m ag e  an al y s i s   m eth od s   to  c l as s i f y   t ex ture  i m ag es .  Cur v e l et  s t ati s ti c al   a nd   c o - oc c urr en c e  f ea tures   f or   tex ture  c l as s i f i c ati o n  i s   ex pl a i ne d  i n  [1] .  T he   tex ture  c l as s i f i c ati on   i s s ue   us i ng   c urv e l et   tr an s f orm   i s   an a l y z e d.  C urv el e t  ar i t hm eti c   an d  c o - oc c urr en c e   f ea tures   are   s ub s eq ue nt  f r om  th e s ub  b an ds  of  th e  c urv e l et  de c om po s i t i on   an d  are  us ed  f or c l as s i f i c ati on .   W av el et  T r an s f or m s   ba s ed   on   g au s s i a n  m ar k ov   r an do m   f i el d  b as ed   t ex ture   c l as s i f i c ati on   i s   d i s c us s ed   i n  [2] .  G MRF  m od el   o n  l i n e ar  wav el ets   i s   us e d  f or  f ea ture  ex tr ac ti on   f or  the   pu r po s e   of   tex ture  c l as s i f i c ati on   i n   th i s   pa p er.   Le as t  s qu are  err or  es t i m ati on   m eth od   i s   us ed  f or ex tr ac ti o n t h e s ev en  f ea tures  o n t h i r d  order   m ar k ov  ne i gh bo r ho od .    T ex ture  c l as s i f i c ati on   b as e d  on   wav el e t  f ea tures   i s   pr es en te d  i n  [3] .  F ea ture  ex tr ac ti on   al g orit hm   us i ng   wav el e t  d ec om po s ed   i m ag es   of   an   i m ag e  an d  i ts   c om pl e m en tar y   i m ag e  f or  tex ture  c l as s i f i c at i on   i s   pre s en ted   i n  t hi s   p ap er.  E uc l i de an   di s t an c e  m ea s ure  an d  the   m i ni m u m   di s tan c e  c l as s i f i er to  c l as s i f y   th e t ex t ure are  us ed .    Li n ea r   r eg r es s i on   m od el   ba s ed   on   wav el et  tr a ns form   f or  tex ture  c l as s i f i c ati on   i s   ap pro ac he d  i n  [4] .  F ea t ure s   are  ex tr ac ted   f r o m   th e  l i n ea r   r eg r es s i on   m od el   an d  c orr el ati on   to o  tha t c h arac teri z e  the  s am pl es . P y r am i d s tr uc tured  wav el et  trans f orm  an d t r ee  s tr u c tured  w a v e l et   tr an s f or m   i s   us ed .  G ab or  f i l ters   an d  c o - oc c urr en c e  pro ba b i l i ti es   ba s ed   de s i gn   f or  t ex ture  f ea ture   f us i on   i s   d i s c us s ed   i n   [5]   [ 8].     T he   f us ed   f ea ture  s et   us ed   G ab or  f i l ters   pro ba b l e  of   ac c uratel y   c ap turi n g  l es s er  an d  c en te r - fr eq ue nc y   t ex ture  de t ai l .  K - m ea ns ,  prin c i pa l   c om po ne nt  an al y s i s   i s   us ed .    Mu l t i m od al   i nv aria nt  l oc al   b i na r y   pa t tern  b as ed   tex t ure   c l as s i f i c ati on   i s   pres en t ed   i n  [6] .   Ho w   t hi s   s y s tem   de s c r i pto r   c an   be   bu i l t   ef f i c i en t l y   i s   d es c r i be d  i n   th i s   p ap er.   A l s o  d em on s tr ate   em pi r i c al l y   th at  c om pa r ed   to  al l   th e  s tat e  of   the   art  L B P - b as ed   d es c r i pto r s .  Cur v e l et  tr a ns f or m   ba s ed   t ex ture  c l as s i f i c ati o n   i s   ap pr oa c he d  i n  [7] .  O ne   group  f ea t ure  v ec tor  c an   b e  de v e l op ed   b y   the   m ea n  an d  v aria nc e  of   the   c urv e l et  s tat i s ti c a l   f ea tures ,  whi c h  are  r es u l ti ng   f r o m   the   s ub - ba nd s   of   the   c ur v e l et  de c o m po s i ti on   a nd   are  us e d  f or  c l as s i f i c ati o n  p urpos e.   W a v e l et  tr an s f or m   an d  ne ural   n et w o r k   ba s ed   c ol or  tex ture  c l as s i f i c at i on   i s   de s c r i be d  i n  [9 ].  F ea tur e  ex tr ac tor  us i n g   wav el e t  d om ai n  an d   ne ura l   ne t w ork s   en s em bl es   c l as s i f i er  are  us e d  i n  th i s   s c h em e.  F ea ture  ex tr ac tor us i n g  w a v e l et  do m ai n i nc l u de s  en tr op y  a nd   en erg y  f ea tures .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N:  25 02 - 4 75 2                    IJE E CS   V ol .  8 ,  N o.  3 ,  Dec em be r   2017  :   623   –   6 26   624     2.  P r o p o se d   S y st em   T hi s   s ec ti on   c on c e ntrat es   on   c l as s i f i c at i on   of   gra y   i m ag es   b as ed   on   E W T   an d  K NN.  In   c o m m on ,  a  t y pi c a l   c l as s i f i c ati on   s y s tem   ge ne r a l l y   c on s i s ts   of   tw o  ph as es ;  f i r s t  i s   f ea ture  ex tr ac ti on   a nd   s ec on d  i s   c l as s i f i c ati on   p ha s e.  A l l   the   s tag es   are  ex p l a i ne d   i n  f ac t  i n  the   f ol l o w i ng   s ub   s ec ti on s .  P r op os e d  gr a y   tex t ure  c l as s i f i c ati on   s y s tem   us i ng   em pi r i c al   b an d   s i gn at ure  i s   s ho w n  i n  F i gu r e  1. T ab l es   an d  F i gu r es   are  pres e nte d   c en ter,  as   s ho w n  b el o w   a nd   c i te d  i n  t he   m an us c r i pt.             F i gu r e  1 .   P r op os e d g r a y  t e x ture c l as s i f i c a ti on  s y s t em   ba s ed   on  D S T  an d  K NN       2.1 .   E WT  &  LBP   T he   ai m   of   the   E W T   i s   to  de c a y   an   i m ag e  or  s i gn al   on   wav el e t  r i gi d   f r a m es   w h i c h  ar e   bu i l t  ef f i c i en tl y .  F i n di n g  t h e  c ha i ns   of   s om e  " m od es "   i n  t he   F ou r i er  s pe c tr u m   us i ng   the s e  s up po r ts   to  c on s tr uc t  Li tt l e w oo d - P a l e y   t y pe   wav el e ts   i n  1D  i s   the   pr oc ed ur e.  A   C ur v e l et   tr an s f or m ,  Li ttl e w oo d - P al e y   tr a ns f or m ,  an d  t he   Ri d ge l et  tr a ns f or m .  T o  k ee p  m utu al l y   s om e   de ta i l s   i s   th e  ad v an tag e  of   thi s   em pi r i c al   ad v a nc e  tha t   or  el s e  w ou l d  b e  s pl i t  i n  t h e  c on ta i ne r   of  d y a di c  f i l t ers .            (a)                               (b)   F i g ure   2 .   ( a) I np ut  Im ag e (b)  Dete c ted  Four i er S up p ort s       B ac k ground   of   the   pi x e l s   a r e  ex pl a i ne d  i n  bi n ar y   p att erns   i n  the   r e gi on s   i s   de f i n ed   as   LB P   f ea tures .  T he   ob tai ne d  f ea tures   fr o m   the   r eg i on s   are  i nc l ud e d  i nt o  an   ex ac ti ng   f ea ture   hi s tog r am . Im ag es  c an  be   c o m pa r ed  b y  m ea s urin g t h e c om pa r i s on  be t wee n t h ei r  hi s tog r am s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJE E CS     IS S N:  2 50 2 - 4 75 2     T ex ture Cl as s i fi c at i o n B as e d On E mp i r i c a l  W av el et  T r a ns form Us i ng   …   ( Ram es h  P . )   625       F i gu r e   3 .   L B P  O pe r at or       2.2 .   K - NN  Cla ss if ie r   T he   c on c l ud i n g  s tag e  of   the   propos ed   a pp r o ac h  i s   c l as s i f i c ati on   or  v al i da t i o n  s tag e.  I n   the   c l as s i f i c ati on   s tag e,  th e   t y p e  of   the   un k no w n  tex tur e  i m ag e  i s   m en ti o ne d  to  a   k no w n  t y p e  b y   us i ng   t he   f ea tures   ex tr ac te d.  T he   c l as s i f i er  us ed   to  as s i gn   a  tar ge t  c l as s   to  a n  un k no w n  tex tur e   i m ag e  i s   K NN  c l as s i f i er.  T he   prop os ed   em pi r i c al   b an d  f ea tures   are  ex tr ac ted   f or  the   un k no wn   tex ture  i m ag e  at  f i r s t.  B y   us i ng   t he   f ea ture  r ef erenc e  l i s t  a l on g  w i t h  the   f ea t ures   of   un k no w n   tex ture  i m ag e,  K N N  c l as s i f i er  as s i gn s   the   r ef erenc e  t e x ture  i m ag e  c l as s   to  t he   un k no w n  t ex ture   i m ag e.       3.  E xper i men t al  R es u lt s   In   th i s   c ha pte r ,  t he   ex pe r i m en tal   r es ul ts   an d   the i r   i m pl i c a ti o n  ar e  d i s c us s ed .  A l s o,  th e   pe r f or m an c e  of   the   propos ed   c l as s i f i c ati on   s y s t em s   for  gra y   t ex ture  i m ag es   an d  c ol or  tex t ure   i m ag es   ba s ed   on   th e  prop o s ed   E W T   an d  LB P   f ea tures   us i ng   K NN  c l as s i f i er  i s   ex p l ai ne d .  T ab l e   1  s ho w s   the   pro po s ed   s y s t em   c o m pa r a ti v e  an al y s i s   w i th  oth er  m eth od s   i n  the   l i ter atu r e  i n  term s   of   c l as s i f i c ati on   ac c urac y .   A l s o,  the   pro po s ed   s y s tem   ou tpe r f or m s   al l   f or ms   of  w a v el et   tr an s f or m s  i nc l ud i n g T S W T , P S W T  an d Gabor tr a ns f orm s .       T ab l e 1  C om pa r ati v e a n al y s i s   Tec h n iqu e s   C las s i f ier   A c c u r a c y   ( % )   Ga b o r   w it h   GL C M   [ 7 ]   4 8 . 9 9 5   C u r v e let   Tr a n s f o r m  [ 2 ]   8 7 . 1   C L B P   [ 8 ]   8 9 . 4   L ine a r   R e g r e s s ion   M o d e l  [ 6 ]   9 7 . 1 5 1   P r o p o s e d   m e t h o d   98       4.  Co n clus ion   In  th i s   s c he m e,  an   ef f i c i en t   an d  no v e l   tex tur e  c l as s i f i c ati o n  s y s tem   i s   prop os ed   f or  bo th   gra y   an d   c ol or  i m ag es .  A t   the   f i r s t,  th e  pro po s ed   D S T   ba s ed   tex ture   c l as s i f i c ati on   i s   tes ted   on   gra y   s c a l e   i m ag es   b y   us i n g  40   B r od at z   tex ture   i m ag es .  T he   gra y   s c al e  i m ag e  i s   de c om po s ed   us i ng   E W T   m eth od .  C l as s i f i c ati on   pa r t   i s   do n e  us i ng   the   f ea t ures   f r om   LB P .  K - NN   c l as s i f i er  i s   us ed   f or  c l as s i f i c ati on   pu r p os e.  E x pe r i m en tal   r es u l ts   s ho w   tha t  th e  propos e d  em pi r i c al   ba s ed   gra y   t ex ture  c l as s i f i c ati o n  s y s t em   ou tpe r f or m s   the   ex i s ti ng   tex ture  c l as s i f i c ati on   te c hn i q ue s   s uc h   as  wav el et  a nd  G a bo r  trans f or m .       Ref er en ce s   [1]    S.Ari v a z h a g a n ,  e t  a l .  Te x tu re   c l a s s i f i c a ti o n   u s i n g   Curv e l e t  Sta ti s ti c a l   a n d   Co - o c c u rre n c e   Fe a tu re s .   Pro c e e d i n g s  o f  1 8 th  I n te rn a ti o n a l  Co n fe re n c e   o n   Pa tt e rn  Re c o g n i ti o n  (I CPR  2 0 0 6 ).  2 0 0 6 .   [2]    B.V.   Ram a n a   Re d d y ,  e t  a l .  Te x tu r e   Cla s s i fi c a ti o n   M e th o d   u s i n g   Wa v e l e t   Tra n s fo rm s   Ba s e d   o n   G a u s s i a n  M a rk o v  Ra n d o m  F i e l d .   In te rn a ti o n a l   J o u r n a l   o f  Si g n a l  a n d  I m a g e  Pro c e s s i n g .  2 0 1 0 ;( 1 ) .1 .   [3]    P.S.   Hir e m a th ,  S.S h i v a s h a n k a r .   W a v e l e t  Ba s e d   Fe a t u re s   fo r  T e x tu re   Cla s s i fi c a t i o n .  J o u rn a l   o n   G ra p h i c s ,  Vi s i o n  a n d  I m a g e  Pr o c e s s i n g .  De c e m b e r,  2 0 0 6 ;  6 ( 3 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N:  25 02 - 4 75 2                    IJE E CS   V ol .  8 ,  N o.  3 ,  Dec em be r   2017  :   623   –   6 26   626   [4]    Zh i - Zh o n g   W a n g ,  J u n - Hai   Y o n g .  T e x tu re   An a l y s i s   a n d   Cla s s i f i c a ti o n   w i th   L i n e a r   Reg re s s i o n   M o d e l   Ba s e d   o n   W a v e l e t   T ra n s fo r m .   IEEE  tra n s a c ti o n s   o n   i m a g e   p ro c e s s i n g .  Au g u s t   2 0 0 8 ;  17 ( 8 ):   1 4 2 1 - 1430.   [5]    D.  A.  Cla u s i ,   H.   Den g ,  De s i g n - b a s e d   te x tu re   fe a t u re   fu s i o n   u s i n g   G a b o r   fi l te r s   a n d   c o - o c c u rre n c e   p ro b a b i l i ti e s .  IEEE  T ra n s a c ti o n s  o n  I m a g e  Pr o c e s s i n g .  J u l y  2 0 0 5 ;  14 ( 7 ) :  9 2 5 – 9 3 6 .   [6]    Rafi   M d .  Naj m u s   S a d a t ,  Sh y h   W e i   T e n g ,  T e x tu re   Cla s s i f i c a ti o n   U s i n g   M u l ti m o d a l   In v a ri a n t  L o c a l   Bi n a ry  Pa tt e r n .   IEEE  Wo rk s h o p  o n  Ap p l i c a t i o n s  o f  Co m p u te r  Vi s i o n  ( W ACV) .  2 0 1 1 .  3 1 5 - 3 2 0 .   [7]    Don g ,  e t  a l .  W a v e l e t - b a s e d   i m a g e   te x tu re   c l a s s i fi c a t i o n   u s i n g   l o c a l   e n e rg y   h i s to g ra m s .   Si g n a l   Pro c e s s i n g  L e tt e r s ,  IEEE .   2 0 1 1 ;  1 8 ( 4 ):  2 4 7 - 2 5 0 .   [8]    Pa n d a ,  S .S. ,  J e n a ,   G .  a n d   Sa h u ,  S.K. ,  2 0 1 5 .  I m a g e   Su p e r   Res o l u ti o n   Rec o n s tru c ti o n   Us i n g   It e r a ti v e   A d a p ti v e   Re g u l a ri z a ti o n   M e th o d   a n d   G e n e t i c   A l g o r i th m .  In   Com p u ta ti o n a l   In t e l l i g e n c e   i n   D a ta   M i n i n g .   Sp ri n g e r  I n d i a .  2 :6 7 5 - 6 8 1 .    [9]    Ab d u l k a d i r  S.   Col o r   T e x tu re   Cla s s i fi c a ti o n   U s i n g  W a v e l e t   T ra n s fo r m   a n d   N e u ra l   Net w o rk   E n s e m b l e s .   Th e  Ara b i a n  J o u rn a l  f o r S c i e n c e  a n d  En g i n e e ri n g .   O c t o b e r  2 0 0 9 ;  3 4 ( 2B ):  492 - 502 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.