融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类

TP391; 针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法.该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码.其次,再将编码结果与CLBP直方图进行融合.本文提出的算法能够同时提取图像的宏观和微观特征,且具有不明显增加特征维度,无需提前训练,对图像的旋转和光照变化保持不变的特点.在两个标准纹理数据库上进行实验验证,结果表明,本文算法与其它算法相比在分类精度和鲁棒性上都有明显的提高....

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Published in光电工程 Vol. 46; no. 11; pp. 66 - 73
Main Authors 寇旗旗, 程德强, 于文洁, 李化玉
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州,221116%安徽省皖北煤电集团有限责任公司信息中心,安徽宿州,234000 01.11.2019
Subjects
CLBP
纹理分类
LBP
局部几何不变特征
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ISSN1003-501X
DOI10.12086/oee.2019.180604

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Summary:TP391; 针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法.该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码.其次,再将编码结果与CLBP直方图进行融合.本文提出的算法能够同时提取图像的宏观和微观特征,且具有不明显增加特征维度,无需提前训练,对图像的旋转和光照变化保持不变的特点.在两个标准纹理数据库上进行实验验证,结果表明,本文算法与其它算法相比在分类精度和鲁棒性上都有明显的提高.
ISSN:1003-501X
DOI:10.12086/oee.2019.180604