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用于纹理特征提取的改进的LBP算法
被引量：
20
1
作者
刘豪
杨永全
+1 位作者
郭仙草
宋志浩
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第6期182-185,245,共5页
针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_...
针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_C算子进行了改进,提出一个新的纹理描述算子ICLBP_T。ICLBP算法更全面地描述了局部窗口的纹理特征,同时有效解决了CLBP算法中CLBP_M算子对灰度分布不均敏感的问题。通过对Outex、CURet数据库的数据分类实验,结果表明,相比于已有的LBP算法,ICLBP算法的分类精度有了明显的改进,同时ICLBP算法中ICLBP_SCT特征具有较低的特征维数,具有较好的实用价值。
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关键词
纹理特征提取
局部
二
值
模式
完整
局部
二
值
模式
算法
(CLBP)
改进的
完整
局部
二
值
模式
算法
(
iclbp
)
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职称材料
多车道复杂环境下前方车辆检测算法
被引量：
4
2
作者
孔栋
黄江亮
+2 位作者
孙亮
钟志伟
孙一帆
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第2期25-30,35,共7页
为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法。基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车...
为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法。基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像。利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理。然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设。最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设。实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标。
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关键词
车辆检测
改进
阴影多特征
局部
二
值
模式
纹理
深度网络
算法
机器视觉
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职称材料
题名
用于纹理特征提取的改进的LBP算法
被引量：
20
1
作者
刘豪
杨永全
郭仙草
宋志浩
机构
西安工程大学计算机科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第6期182-185,245,共5页
基金
国家级创新创业项目(No.201210709052)
陕西省科技厅创新工程重大科技专项项目(No.2008ZDKG-36)
文摘
针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_C算子进行了改进,提出一个新的纹理描述算子ICLBP_T。ICLBP算法更全面地描述了局部窗口的纹理特征,同时有效解决了CLBP算法中CLBP_M算子对灰度分布不均敏感的问题。通过对Outex、CURet数据库的数据分类实验,结果表明,相比于已有的LBP算法,ICLBP算法的分类精度有了明显的改进,同时ICLBP算法中ICLBP_SCT特征具有较低的特征维数,具有较好的实用价值。
关键词
纹理特征提取
局部
二
值
模式
完整
局部
二
值
模式
算法
(CLBP)
改进的
完整
局部
二
值
模式
算法
(
iclbp
)
Keywords
texture feature extraction
local binary patterns
Complete Local Binary Pattern algorithm （CLBP）
ImprovedComplete Local Binary Pattem algorithm（
iclbp
）
分类号
TP391 [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
多车道复杂环境下前方车辆检测算法
被引量：
4
2
作者
孔栋
黄江亮
孙亮
钟志伟
孙一帆
机构
山东理工大学交通与车辆工程学院
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第2期25-30,35,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61074140
51508315)
文摘
为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法。基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像。利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理。然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设。最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设。实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标。
关键词
车辆检测
改进
阴影多特征
局部
二
值
模式
纹理
深度网络
算法
机器视觉
Keywords
vehicle detection
improved shadow multi-feature
local binary pattern texture
depth network algorithm
machine vision
分类号
TP391.4 [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
用于纹理特征提取的改进的LBP算法
刘豪
杨永全
郭仙草
宋志浩
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多车道复杂环境下前方车辆检测算法
孔栋
黄江亮
孙亮
钟志伟
孙一帆
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
4
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职称材料
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