Методы текстурного анализа изображений, обработка данных дистанционного зондирования Земли
В. П. Фраленко

Список литературы
1.	А. А. Мицель, Н. В. Колодникова, К. Т. Протасов, “Непараметрический алгоритм текстурного анализа аэрокосмических снимков”, Изв. Томского политехнич. ун-та, 308:1 (2005), 65–70
2.	С. П. Новгородцев, М. В. Телегина, Автоматизация выделения сегментированных по текстуре областей на космических снимках, http://www.istu.ru/obshchaya-informatsiya/links/pub/viewdownload/5/1232, 2013
3.	В. С. Сидорова, Автоматическая классификация изображения по спектральным и текстурным признакам на основе многомерной гистограммы, http://loi.sscc.ru/lab/RFFI07/ru/svs.htm, 2007
4.	R. M. Haralick, “Statistical and structural approaches to texture”, Proceedings of the IEEE, 67:5 (1979), 768–804 (in English)
5.	R. M. Haralick, K. Shanmugam, I. Dinstein, “Textural features for image classification”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 3 (1973), 610–621 (in English)
6.	K. I. Laws, “Rapid texture identification”, SPIE, 238, 1980, 376–380 (in English)
7.	H. Tamura, S. Mori, T. Yamawaki, “Psychological and computational measurements of basic textural features and their comparison”, Proc. 3rd Int. Joint Conf. Pattern Recognition (1976), 273–277 (in English)
8.	H. Tamura, S. Mori, T. Yamawaki, “Textural features corresponding to visual perception”, IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, 8 (1978), 400–473 (in English)
9.	H. Niemann, Pattern analysis, Springer Series in Information Sciences, 4, Springer-Verlag, Berlin, 1981, 302 pp. (in English)
10.	J. P. Serra, Image analysis and mathematical morphology, Academic Press, London, 1982, 610 pp. (in English)
11.	J. P. Serra, “Theoretical bases of the Leitz texture analyses system”, Leitz Sci. Tech. Inform., 1:4 (1974), 125–136 (in English)
12.	D. Chetverikov, “Detecting defects in texture”, Proceedings of the 9th International Conference on Pattern Recognition (1988), 61–63 (in English)
13.	D. Chetverikov, “Pattern orientation and texture symmetry”, Computer Analysis of Images and Patterns, Springer Lecture Notes in Computer Science, 970, 1995, 222–229 (in English)
14.	D. Chetverikov, R. M. Haralick, “Texture anisotropy, symmetry, regularity: recovering structure from interaction maps”, Pmc. British Machine Vision Conference (1995), 57–66 (in English)
15.	D. Chetverikov, “Texture feature based interaction maps and structural filtering”, 20th Workshop of the Austrian Pattern Recognition Group (1996), 143–157 (in English)
16.	D. Chetverikov, “Texture imperfections”, Pattern Recognition, 6 (1987), 45–50 (in English)
17.	П. П. Кольцов, “Сравнительное изучение алгоритмов выделения и классификации текстур”, Журнал вычислительной математики и математической физики, 51:8 (2011), 1561–1568
18.	Н. Г. Федотов, Методы стохастической геометрии в распознавании образов, Радио и связь, М., 1990, 144 с.
19.	Н. Г. Федотов, А. А. Кадыров, “Новые признаки изображений, инвариантные относительно группы движений и аффинных преобразований”, Автометрия, 4 (1997), 65–79
20.	Н. Г. Федотов, Теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа, Физматлит, М., 2009, 304 с.
21.	N. G. Fedotov, D. A. Mokshanina, “Recognition of halftone textures from the standpoint of stochastic geometry and functional analysis”, Journal Pattern Recognition and Image Analysis archive, 20:4 (2010), 551–556 (in English)
22.	Д. А. Мокшанина, Распознавание полутоновых текстур на основе стохастической геометрии и функционального анализа, Дис. … кан. тех. наук, Пенза, 2010
23.	А. А. Рогов, К. Н. Спиридонов, “Применение спектра фрактальных размерностей Реньи как инварианта графического изображения”, Вестник Санкт-Петербургского университета, 10:2 (2008), 30–43
24.	К. Н. Спиридонов, Применение спектра обобщенных фрактальных размерностей Реньи для сравнения текстур изображений, Дис. … кан. тех. наук, Петрозаводск, 2008
25.	А. А. Потапов, “Новые информационные технологии на основе вероятностных текстурных и фрактальных признаков в радиолокационном обнаружении малоконтрастных целей”, Радиотехника и электроника, 48:9 (2003), 1101–1119
26.	W. Su, C. Zhang, J. Yang, H. Wu, L. Deng, W. Ou, A. Yue, M. Chen, “Analysis of wavelet packet and statistical textures for object-oriented classification of forest-agriculture ecotones using SPOT 5 imagery”, International Journal of Remote Sensing, 33:11 (2012), 3557–3579 (in English)
27.	Y. Han, H. Kim, J. Choi, Y. Kim, “A shape-size index extraction for classification of high resolution multispectral satellite images”, International Journal of Remote Sensing, 33:6 (2012), 1682–1700 (in English)
28.	В. П. Фраленко, “Анализ спектрографических текстур данных дистанционного зондирования Земли”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2 (2010), 11–15
29.	R. Lerski, K. Straughan, L. Shad, D. Boyce, S. Bluml, I. Zuna, “MR image texture analysis an approach to tissue characterisation”, Magnetic Resonance Imaging, 11 (1993), 873–887 (in English)
30.	M. Strzelecki, Segmentation of textured biomedical images using neural networks, PhD Thesis, Technical University of Lodz, Poland, 1995 (in English)
31.	А. Н. Виноградов, Ф. В. Калугин, М. Д. Недев, С. В. Погодин, А. А. Талалаев, И. П. Тищенко, В. П. Фраленко, В. М. Хачумов, “Выделение и распознавание локальных объектов на аэрокосмических снимках”, Авиакосмическое приборостроение, 9 (2007), 39–45
32.	А. И. Смирнова, В. М. Хачумов, “Метод обработки мультиспектральных снимков дистанционного зондирования Земли”, Авиакосмическое приборостроение, 2 (2013), 50–56
33.	N. K. Abbadi, N. S. Dahir, Z. A. Alkareem, “Skin texture recognition using neural networks”, Proc. Int'l Arab Conf. on Information Technology (2008), 1–4 (in English)
34.	O. L. Vovk, “Evaluation of statistical features for texture classification”, The Visnyk of the SSU, 71:12 (2004), 98–105 (in English)
35.	С. Г. Антощук, Н. А. Сербина, “Система распознавания текстурных изображений при экологическом мониторинге”, Искусственный интеллект, 4 (2002), 406–413
36.	B. Julesz, “Experiments in the visual perception of textures”, Sci. Amer., 232 (1975), 34–43 (in English)
37.	В. Т. Фисенко, Т. Ю. Фисенко, Компьютерная обработка и распознавание изображений, Учебное пособие, СпбГУ ИТМО, СПб., 2008, 192 с.
38.	А. В. Гайдель, С. С. Первушкин, “Исследование текстурных признаков для диагностики заболеваний костной ткани по рентгеновским изображениям”, Компьютерная оптика, 37:1 (2013), 113–119
39.	J. S. Weszka, C. R. Dyer, A. A. Rosenfeld, “A comparative study of texture measures for terrain classification”, IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, 6:4 (1976), 269–285 (in English)
40.	M. Unser, “Sum and difference histograms for texture classification”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8:1 (1986), 118–125 (in English)
41.	В. Г. Астафуров, Т. В. Евсюткин, К. В. Курьянович, А. В. Скороходов, “Статистическая модель текстуры изображений различных типов облачности по данным MODIS”, Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 10:4 (2013), 188–197
42.	M. Tuceryan, A. K. Jain, “Texture segmentation using Voronoi polygons”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12 (1990), 211–216 (in English)
43.	Д. А. Мокшанина, “Применение аппарата стохастической геометрии и функционального анализа к решению проблемы анализа и распознавания полутоновых текстур из области металлографии”, Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике, ПДЗ, Пенза, 2010, 29–31
44.	L. David, “Object recognition from local scale-invariant features”, Proceedings of the International Conference on Computer Vision, v. 2, 1999, 1150–1157 (in English)
45.	H. Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, “SURF: speeded up robust features”, Computer Vision and image Understanding, 110:3 (2008), 346–359 (in English)
46.	Y. Ke, R. Sukthankar, “PCA-SIFT: a more distinctive representation for local image descriptors”, Proceedings of the 2004 IEEE computer society conference on Computer vision and pattern recognition, CVPR'04 (2004), 506–513 (in English)
47.	Summed area table, Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Integral_image (in English)
48.	Ю. С. Гладышева, Поиск изображений по признаку самоподобных локальных дескрипторов, http://se.math.spbu.ru/SE/diploma/2011/Gladysheva, 2011
49.	С. Н. Загоруйко, В. П. Носков, “Последовательная регистрация дальнометрических и телевизионных данных при построении трехмерной модели внешней среды”, Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 8 (2013) http://sntbul.bmstu.ru/doc/593794.html
50.	И. В. Мин, “Two-phase kernel”, Современные техника и технологии, СТТ-2013, Секция 7: Информатика и управление в технических системах (2013), 290–292
51.	J. Flusser, T. Suk, B. Zitova, Moments and moment invariants in pattern recognition, Jonn Wiley & Sons Ltd., N.Y., 2009, 296 pp. (in English)
52.	Дж. Ту, Р. Гонсалес, Принципы распознавания образов, Мир, М., 1978, 412 с.
53.	A. C. Shaw, “Parsing of graph-representable pictures”, J. ACM, 17:3 (1970), 453–481 (in English)
54.	S. Y. Lu, K. S. Fu, “A syntactic approach to texture analysis”, Comput. Graph. Image Proc., 7:3 (1978), 303–330 (in English)
55.	R. W. Ehrich, J. P. Foith, “A view of texture topology and texture description”, Comput. Graph. Image Proc., 8:2 (1978), 174–202 (in English)
56.	Г. А. Андреев, О. В. Базарский, А. С. Глауберман, А. И. Колесников, Ю. В. Коржик, Я. Л. Хлявич, “Анализ и синтез случайных пространственных текстур”, Зарубежная радиоэлектроника, 2 (1984), 3–33
57.	Н. В. Колодникова, “Обзор текстурных признаков для задач распознавания образов”, Доклады ТУСУРа. Автоматизированные системы обработки информации, управления и проектирования, 2004, 113–124
58.	А. А. Афонский, В. П. Дьяконов, Цифровые анализаторы спектра, сигналов и логики, СОЛОН-Пресс, М., 2009, 248 с.
59.	И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых, Г. И. Перетягин, А. А. Спектор, Цифровая обработка изображений в информационных системах, Учебное пособие, НГТУ, Новосибирск, 2002, 352 с.
60.	A. J. Bell, T. J. Senjnowsky, “The “independent components” of natural scenes are edge filters”, Vision Research, 37:23 (1997), 3327–3338 (in English)
61.	В. А. Сойфер, Методы компьютерной обработки изображений, Физматлит, М., 2003, 459 с.
62.	Z. L. Stan, Markov random field in image analysis, Springer-Verlag, Berlin, 2009, 362 pp. (in English)
63.	G. Winkler, Image analysis, random fields and Markov chain Monte Carlo methods, Springer-Verlag, Berlin, 1995, 324 pp. (in English)
64.	А. И. Пластинин, А. Г. Храмов, В. А. Сойфер, “Обнаружение текстурных неоднородностей на микромасштабных изображениях материалов”, Компьютерная оптика, 35:2 (2011), 158–165
65.	А. И. Пластинин, А. В. Куприянов, “Модель Марковского случайного поля в задачах синтеза и анализа текстурных изображений”, Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета, 2 (2008), 252–257
66.	А. И. Пластинин, Метод формирования признаков текстурных изображений на основе Марковских моделей, Дис. … кан. тех. наук, Самара, 2012
67.	Е. Федер, Фракталы, Учебное издание, Мир, М., 1991, 259 с.
68.	S. Lipschutz, M. Lipson, Schaum's Outlines: Linear Algebra, McGraw-Hill, N.Y., 2009, 425 pp. (in English)
69.	С. А. Амелькин, А. В. Захаров, В. М. Хачумов, “Обобщенное расстояние Евклида–Махаланобиса и его свойства”, Информационные технологии и вычислительные системы, 4 (2006), 40–44
70.	G. Grudic, J. Mulligan, “Outdoor path labeling using polynomial Mahalanobis distance”, Proc. of Robotics: Science and Systems (2006), 16–19 (in English)