本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)LBP算子的紋理圖像分類方法

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【摘要】：為解決局部二值模式(LBP)在紋理圖像識別中識別率低且算法不穩(wěn)定的問題,提出一種基于改進(jìn)LBP算子的紋理圖像識別方法。將紋理圖像均勻分塊,獲得LBP分布直方圖,根據(jù)得到的訓(xùn)練模型決定測試樣本的特征留取,利用多個(gè)尺度分塊下的加權(quán)特征向量距離進(jìn)行圖像的分類。該算法在NSF紋理數(shù)據(jù)庫上取得了較好的分類效果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對于原始的基于LBP的紋理圖像識別方法,該算法消減了對訓(xùn)練樣本的依賴,具有更高的紋理圖片識別率及穩(wěn)定性。
【作者單位】： 中國民航大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言圖像分類識別的常用方法是圖像特征值的歸類,傳統(tǒng)圖像特征常用的有顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系特征[1]�；诩y理特征提取的方法又分為灰度共生矩陣[2]、分形理論[3]、小波理論[4]、馬爾可夫隨機(jī)場[5]等領(lǐng)域,這些方法最突出的問題是計(jì)算復(fù)雜度較大,對于存在

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本文編號：1207892