Colour And Texture Features For Image Retrieval In Granite Industry

• Marcos J. Alvarez ^[1] ; Elena González ^[2] ; Francesco Bianconi ^[1] ; Julia Armesto González ^[2] ; Antonio Fernández ^[2]
  1. [1] Universidade de Vigo

     Universidade de Vigo

     Vigo, España

     
  2. [2] Universit yo fVigo, Spain. Geociencias. Medio- Ambiente. Tecnologías
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 77, Nº. 161, 2010, págs. 121-130
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Características De Color Y Textura Para Recuperación De Imágenes En La Industria Del Granito
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• Resumen
  • español

    En este artículo estudiamos la viabilidad de desarrollar un buscador para bases de datos de imágenes de granito que realice las búsquedas basándose en un criterio de similitud visual con la imagen que define la consulta. El estudio se centra en la determinación del conjunto de características de color y/o textura que proporciona una recuperación más exacta. Para evaluar las prestaciones de los descriptores de imagen considerados, hemos creado una base de datos de imágenes de granito, formada tanto por imágenes grabadas en nuestro laboratorio como por imágenes encontradas en internet. Los resultados experimentales muestran que las características de color y textura se pueden emplear con éxito en la búsqueda de imágenes de granito en una base de datos. Los resultados obtenidos también muestran que combinando diferentes características de color y textura mediante esquemas de fusión de clasificadores, la recuperación de imágenes mejora

  • English

    In this paper we study the feasibility of developing a search engine capable of retrieving images from a granite image database based on a query image that is similar to the intended targets. The main focus was on the determination of the set of colour and/or texture features which yields highest retrieval accuracy. To assess the performance of theconsidered image descriptors we created a granite image database, formed by images recorded at our laboratory as well as taken from the Internet. Experimental results show that colour and texture features can be successfully employed to retrieve granite images from a database. We also found that improved accuracy is achieved by combining different colour and texture feature sets through classifier fusion schemes.