The objective is to find out a labe

The objective is to find out a labeling function such that the images can be demonstrated as occlusions of realizations of random textures in it. The main tool used for segmentation is the local histogram transform of the textures. The edge detection is achieved by focusing on color distribution of regions rather than edges. Nonnegative matrix factorization and parametric deconvolution also carry important role in the algorithm. The framework performs well on synthetic texture mosaics and random textures. But exhibits pure performance on Prague dataset

Results (Indonesian) 1:

Tujuannya adalah untuk mengetahui fungsi pelabelan sedemikian rupa sehingga gambar dapat ditunjukkan sebagai occlusions dari realisasi dari acak tekstur di dalamnya. Alat utama yang digunakan untuk Segmentasi adalah mengubah lokal histogram tekstur. Deteksi tepi dicapai dengan berfokus pada warna distribusi daerah daripada tepi. Matriks nonnegative factorization dan deconvolution parametrik juga melakukan peran penting dalam algoritma. Kerangka kerja melakukan baik pada mosaik sintetis tekstur dan tekstur acak. Tapi pameran murni kinerja pada dataset Praha

Results (Indonesian) 2:

Tujuannya adalah untuk mengetahui fungsi pelabelan sehingga gambar dapat ditunjukkan sebagai oklusi dari realisasi tekstur acak di dalamnya. Alat utama yang digunakan untuk segmentasi adalah histogram lokal mengubah tekstur. Deteksi tepi dicapai dengan berfokus pada distribusi warna daerah daripada tepi. Nonnegatif matriks faktorisasi dan dekonvolusi parametrik juga membawa peran penting dalam algoritma. Kerangka kerja berkinerja baik pada mosaik tekstur sintetis dan tekstur acak. Tapi pameran kinerja murni di Praha dataset