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基于LPQ和NLBP的特征融合算法及其应用
1
作者
陈梦
刘靖丹
逯洋
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第4期1122-1136,共15页
针对传统方法在纹理分类中过于依赖局部特征而忽视全局特征的问题,提出一种基于局部与非局部模式相结合的特征提取方法.该方法融合了局部相位量化和非局部二值模式两种算法,首先通过两种算法分别对预处理后的图像进行特征提取,然后将两...
针对传统方法在纹理分类中过于依赖局部特征而忽视全局特征的问题,提出一种基于局部与非局部模式相结合的特征提取方法.该方法融合了局部相位量化和非局部二值模式两种算法,首先通过两种算法分别对预处理后的图像进行特征提取,然后将两者的特征直方图进行加权融合,最后用卡方距离和最近邻分类器进行纹理分类.为验证该方法的有效性,构建了满族八旗旗帜图像数据集,并将该算法应用于该数据集的分类任务中.实验结果表明,相较于单一算法,新算法在多个数据集上均有更高的分类准确率和鲁棒性.
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关键词
局部相位量化
非局部二值模式
纹理分类
满族旗帜图像
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职称材料
题名
基于LPQ和NLBP的特征融合算法及其应用
1
作者
陈梦
刘靖丹
逯洋
机构
吉林师范大学数值模拟吉林省高校重点实验室
吉林师范大学数学与计算机学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第4期1122-1136,共15页
基金
吉林省创新创业人才基金(批准号:2023QN31)
吉林省自然科学基金(批准号:YDZJ202301ZYTS157)
吉林省发展和改革委员会创新项目(批准号:2021C038-7)。
文摘
针对传统方法在纹理分类中过于依赖局部特征而忽视全局特征的问题,提出一种基于局部与非局部模式相结合的特征提取方法.该方法融合了局部相位量化和非局部二值模式两种算法,首先通过两种算法分别对预处理后的图像进行特征提取,然后将两者的特征直方图进行加权融合,最后用卡方距离和最近邻分类器进行纹理分类.为验证该方法的有效性,构建了满族八旗旗帜图像数据集,并将该算法应用于该数据集的分类任务中.实验结果表明,相较于单一算法,新算法在多个数据集上均有更高的分类准确率和鲁棒性.
关键词
局部相位量化
非局部二值模式
纹理分类
满族旗帜图像
Keywords
local phase quantization
non-local binary pattern
texture classification
Manchu flag image
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LPQ和NLBP的特征融合算法及其应用
陈梦
刘靖丹
逯洋
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025
0
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