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55 PINDIUG TEXTURE BOUNDARIES IN INAGES(U) NASSACNOUSETTS 1/2INST OF TECHd CAMBRIDGE ARTIFICIAL INTELLIGENCE LASH4 wOORI4EES JUN 87 AI-TR-968 ABO8ld-85-K-4124
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Finding Texture Boundaries in Images Technical Report
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9. CONTRACT OR GRANT mUmiIIER(q)
Harry Voorhees DACA76-85-C-00 10
N00014-85-K-0124
PEORMING ORGANIZATION NAME ANO AOORESS 10. PROGRAM ELEMENT PROJECT. TASK
Artificial Intelligence Laboratory AREA A WORK UNIT NUMBERS
545 Technology SquareCambridge, MA 02139
I CONTROLLING OFICE NAME ANO ADDRESS 12. REPORT DATE
Advanced Research Projects Agency June 19871400 Wilson Blvd. 13. NUMBER OO PAGES
Arlington, VA 22209 10514 MONITORING AGENCY NAME A AOORESSIll dliflert Irm Contrll.5ng Office) II. SECUNITY CLASS. (of tle repl)ort)
Office of Naval Research UNCLASSIFIEDInformation SystemsArlington, VA 22217 I$,. OCASS'ICATIO/OOWNGAONG
1A OISTRISUTION STATEMENT (at thle Repotf)
Distribution is unlimited.
17 OISTRIIuTION STATEMEIINT (ci Mei ab~etted mI.,.E In Block 20, 11 dlinqa*t fri REI) .%
18. SUPPLEMENTARY NOTES
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III. KEY WOROS tConfinue an @..ewe e Oel* If 0l04eeeyI 404111 Itit &F block 01111160F)
Image understanding, machine vision, texture boundary detection, textons,blob detection. I
20. ABSTRACT (Centm. a re- ooe.el 1. n to*e**ry eid Ideit, Or block nu.mbe.)
Texture provides one cue for interpreting the physical cause of an intensityedge, such as occlusion, shadow, surface orientation or reflectance change.Marr, Julesz, and others have proposed that texture is represented by smalllines or blobs, called "textons" bv Julesz [1981a], together with theirattributes such as orientation, elongation, and density". Psychophysicalstudies suggest that texture boundaries are perceived where distributions of
attributes over neighborhoods of textons differ significantly. [Continued]
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Block 20 (Abstract) continued
However, these studies, which deal with synthetic images, neglect to considertwo important questions: How can textons be extracted from images of naturalscenes? And how, exactly, are texture boundaries then found? This thesisproposes answers to these questions by presenting an algorithm for computingblobs from natural images and a statistic for measuring the differencebetween two sample distributions of blob attributes. As part of the blobdetection algorithm, methods for estimating image noise are presented, whichare applicable to edge detection as well.
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