22 УДК 621.391 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГРАДИЕНТНЫХ ТЕНЗОРОВ ВТОРОГО И ТРЕТЬЕГО ПОРЯДКОВ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, СОДЕРЖАЩИХ ТЕКСТУРЫ СО СТРУКТУРНОЙ ИЗБЫТОЧНОСТЬЮ∗ И. С. Грузман Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, просп. <...> , 20 E-mail: isgruzman@gmail.com Исследуется эффективность текстурных признаков на основе градиентных тензоров в задаче сегментации изображений, содержащих текстуры со структурной избыточностью. <...> Показано, что использование банка полосовых гауссовских фильтров при формировании пространства признаков, инвариантного к сдвигу и повороту текстуры, улучшает качество работы алгоритма сегментации. <...> Приведены примеры, демонстрирующие применение текстурных признаков в задаче сегментации при неизвестном количестве классов текстур, содержащихся на изображении. <...> Ключевые слова: текстурные признаки, градиентные структурные тензоры второго и третьего порядков, структурная избыточность. <...> Сегментация является одной из фундаментальных задач анализа изображений, означающая разбиение наблюдаемого изображения на непересекающиеся однородные области, удовлетворяющие тому или иному критерию однородности. <...> Обычно при определении степени сходства отсчётов изображения используют цветовые и (или) текстурные признаки [1–3]. <...> В соответствии с этим подходом необходимо выбрать пространство признаков, в которое отображаются отсчёты изображения, задать меру близости отсчётов на этом пространстве, построить алгоритм, формирующий однородные области. <...> В [5] для сегментации в пространстве цветовых и текстурных признаков используются метод k-средних для первичной сегментации, метод главных компонент для уменьшения пространства признаков, алгоритм объединения подобных областей на основе меры, предложенной в [6]. <...> Цветовые инварианты, учитывающие текстурные признаки, вычисляются с помощью банка фильтров Габора с последующим гауссовским сглаживанием. <...> Цветовые признаки определяются <...>