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A New Estimation of Hurst Parameter for Texture Analysis

机译：用于纹理分析的Hurst参数的新估计

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A new algorithm to estimate Hurst parameter is introduced in this work. A remote sensing texture is modeled as a fBm process. Since fBm is characterized by only one Hurst parameter, it is not flexible enough to model the short-term correlation structure. Therefore extended models were proposed to settle this problem. Noting that the track of the logarithm delta variances is certain, and the slopes k (s) of the piecewise lines characterize the specific texture, we use k (s) /2 to estimate the multiscale Hurst parameters of the digital image. Since the new features characterize the textures in a multi-scale way and meet with the characters of the natural processes, they perform better than the existing features based on fractal models and wavelet transforms.
机译：在这项工作中引入了一种新的估计赫斯特参数的算法。遥感纹理被建模为fBm过程。由于fBm仅由一个Hurst参数表征，因此不足以对短期相关结构进行建模。因此，提出了扩展模型来解决这个问题。注意对数增量变化的轨迹是确定的，并且分段线的斜率k（s）表示特定纹理，因此我们使用k（s）/ 2来估计数字图像的多尺度Hurst参数。由于新特征以多尺度方式表征纹理并满足自然过程的特征，因此它们比基于分形模型和小波变换的现有特征性能更好。

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