Texture Descriptors in Computer Vision | टेक्सचर डिस्क्रिप्टर्स का सम्पूर्ण अध्ययन | रोबोटिक्स में डायनेमिक विश्लेषण और बल

परिचय / Introduction

Texture किसी भी इमेज की वह दृश्य property है जो उसकी surface pattern, roughness, smoothness, repetition, granularity और structural ordering को दर्शाती है। Texture Descriptors ऐसे feature extraction techniques हैं जिनका उद्देश्य इमेज की texture जानकारी को numerical रूप में बदलना है, ताकि मशीन (computer vision system) इन patterns को पहचान सके, वर्गीकृत कर सके, या तुलना कर सके।

Texture descriptors segmentation, classification, medical imaging, biometrics, defect detection और robotics perception में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं।

Texture क्यों महत्वपूर्ण है?

• Surface material की पहचान करने में मदद करता है
• Pattern recognition में महत्वपूर्ण feature है
• Medical images में tissue type classification के लिए आवश्यक
• Satellite images में land-cover classification के लिए उपयोगी
• Industrial inspection में defects detect करने में सहायक

मुख्य प्रकार के Texture Descriptors

Texture analysis तीन प्रकार से की जाती है:

• Statistical Methods — पिक्सेल intensity distribution पर आधारित
• Structural Methods — repeating patterns और primitives पर आधारित
• Transform-based Methods — frequency & scale analysis

1. Statistical Texture Descriptors

1.1 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)

GLCM सबसे लोकप्रिय statistical texture descriptor है। यह intensity values के pair occurrences को measure करता है। हर pair (i,j) बताता है कि intensity i के पास intensity j कितनी बार पाई जाती है।

GLCM से निकाले जाने वाले Features:

• Contrast — intensity difference
• Energy — textural uniformity
• Homogeneity — closeness of elements
• Correlation — linear dependency

1.2 First-order Statistics

Histogram-based features जैसे Mean, Variance, Skewness, Kurtosis texture को summarize करते हैं।

2. Local Texture Descriptors

2.1 LBP (Local Binary Patterns)

LBP एक अत्यधिक लोकप्रिय local texture descriptor है जिसमें पड़ोसी पिक्सेल्स की तुलना central pixel से की जाती है। Binary pattern बनाकर decimal value में convert किया जाता है।

लाभ:

• Fast और robust
• Illumination variations के प्रति कम संवेदनशील
• Face recognition में व्यापक रूप से उपयोग

2.2 Local Ternary Patterns (LTP)

LBP का refined version जो contrast loss को कम करता है।

3. Transform-Based Texture Descriptors

3.1 Gabor Filters

Gabor filters orientation और frequency दोनों analyze करते हैं। इनका उपयोग texture, fingerprint analysis, defect detection और iris recognition में किया जाता है।

Gabor Benefits:

• Biologically inspired filters
• Orientation-sensitive features
• Texture segmentation में अत्यंत प्रभावी

3.2 Wavelet-Based Features

Multi-scale texture analysis प्रदान करते हैं। JPEG2000 में उपयोग किया जाता है।

4. Deep Learning आधारित Texture Descriptors

Convolutional Neural Networks (CNNs) texture को automatically सीखते हैं। VGG, ResNet, EfficientNet के intermediate feature maps powerful textural features प्रदान करते हैं।

Applications / उपयोग

• Face recognition (LBP-based)
• Fingerprint enhancement
• Medical pathology recognition
• Material classification
• Surface defect detection (manufacturing)
• Remote sensing – land type segmentation

Challenges and Limitations

• GLCM computationally expensive
• LBP sensitive to noise
• Gabor filters slow on large images
• Deep models require large datasets

निष्कर्ष

Texture descriptors इमेज की सतही properties को समझने का मजबूत तरीका प्रदान करते हैं। GLCM, LBP और Gabor Filters foundational हैं जबकि CNN-based deep features आधुनिक applications में अत्यधिक शक्तिशाली साबित हुए हैं।