本文關(guān)鍵詞：基于頂帽變換和LBP算子的紋理特征提取方法

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【摘要】：針對(duì)頂帽變換能有效消除不均勻背景這一特點(diǎn),結(jié)合LBP算子能很好地描述圖像局部空間結(jié)構(gòu)以及在紋理分類中有高區(qū)分能力的特點(diǎn),提出了頂帽變換和LBP算子相結(jié)合的多特征組合紋理特征提取方法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可知,這種多特征組合的紋理特征提取方法能夠提高對(duì)Outex數(shù)據(jù)集分類的準(zhǔn)確率,并得出結(jié)論:特征提取方法應(yīng)當(dāng)遵循多特征組合、組合特征間差異大和組合特征維數(shù)小的原則。
【作者單位】： 西安工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 頂帽變換 LBP 多特征組合 紋理特征提取
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言紋理是人們描述和區(qū)分不同物體的重要特征之一,它作為物體表面的一種基本屬性廣泛存在于自然界中,是人們視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)自然界物體表面現(xiàn)象的一種感知,是圖像中普遍存在而又難以描述的特征,雖然人們對(duì)紋理的研究已有幾十年的歷史,但至今難以對(duì)紋理給出統(tǒng)一、準(zhǔn)確的定義[1-5]

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本文編號(hào)：1067055