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基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类
被引量：
5
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作者
束鑫
潘慧
+2 位作者
邵长斌
史金龙
吴小俊
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期1948-1956,1966,共10页
针对传统局部二值模式及其扩展算法存在特征维度高、不能充分体现局部邻域像素间差值大小信息等问题,提出一种局部排序差值细化模式(LSDRP).首先根据采样半径大小对图像进行相应规格的高斯滤波,并按灰度值将局部邻域采样点排序;然后计...
针对传统局部二值模式及其扩展算法存在特征维度高、不能充分体现局部邻域像素间差值大小信息等问题,提出一种局部排序差值细化模式(LSDRP).首先根据采样半径大小对图像进行相应规格的高斯滤波,并按灰度值将局部邻域采样点排序;然后计算局部排序邻域内像素间的差值并将其融入排序二值编码对应位置的权值中,从而生成LSDRP特征;最后选取LSDRP特征模式中的高频模式表征图像,并级联多个半径下LSDRP特征的高频模式构成图像纹理的多尺度表示.在Outex,CUReT和UMD纹理库上的实验结果表明,所提算法计算简单且能在低维度条件下有效解决纹理分类中存在的光照、旋转变化问题;特别是在TC10,TC12_000和TC12_001纹理库上仅需120维特征即可分别达到100%,99.38%和99.72%的分类精度.
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关键词
纹理分类
局部二值模式
排序二值模式
差值细化
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职称材料
题名
基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类
被引量：
5
1
作者
束鑫
潘慧
邵长斌
史金龙
吴小俊
机构
江苏科技大学计算机学院
高维信息智能感知与系统教育部重点实验(南京理工大学)
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期1948-1956,1966,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0309100,2018YFC0309104)
国家自然科学基金面上项目(61672265,61772244,61876072)
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(JYB201711).
文摘
针对传统局部二值模式及其扩展算法存在特征维度高、不能充分体现局部邻域像素间差值大小信息等问题,提出一种局部排序差值细化模式(LSDRP).首先根据采样半径大小对图像进行相应规格的高斯滤波,并按灰度值将局部邻域采样点排序;然后计算局部排序邻域内像素间的差值并将其融入排序二值编码对应位置的权值中,从而生成LSDRP特征;最后选取LSDRP特征模式中的高频模式表征图像,并级联多个半径下LSDRP特征的高频模式构成图像纹理的多尺度表示.在Outex,CUReT和UMD纹理库上的实验结果表明,所提算法计算简单且能在低维度条件下有效解决纹理分类中存在的光照、旋转变化问题;特别是在TC10,TC12_000和TC12_001纹理库上仅需120维特征即可分别达到100%,99.38%和99.72%的分类精度.
关键词
纹理分类
局部二值模式
排序二值模式
差值细化
Keywords
texture classification
local binary pattern
sorted binary pattern
difference refinement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类
束鑫
潘慧
邵长斌
史金龙
吴小俊
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
5
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