基于改进LBP算子的纹理图像分类方法

发布时间：2017-11-20 17:10

  本文关键词：基于改进LBP算子的纹理图像分类方法

  更多相关文章： 局部二值模式 分块 直方图 纹理图像 特征选择

【摘要】：为解决局部二值模式(LBP)在纹理图像识别中识别率低且算法不稳定的问题,提出一种基于改进LBP算子的纹理图像识别方法。将纹理图像均匀分块,获得LBP分布直方图,根据得到的训练模型决定测试样本的特征留取,利用多个尺度分块下的加权特征向量距离进行图像的分类。该算法在NSF纹理数据库上取得了较好的分类效果,实验结果表明,相对于原始的基于LBP的纹理图像识别方法,该算法消减了对训练样本的依赖,具有更高的纹理图片识别率及稳定性。
【作者单位】： 中国民航大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言图像分类识别的常用方法是图像特征值的归类,传统图像特征常用的有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征[1]。基于纹理特征提取的方法又分为灰度共生矩阵[2]、分形理论[3]、小波理论[4]、马尔可夫随机场[5]等领域,这些方法最突出的问题是计算复杂度较大,对于存在

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