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多模式共生的彩色纹理图像分类方法
被引量:
3
1
作者
李君伟
刘光帅
+1 位作者
刘望华
陈晓文
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第7期2185-2188,共4页
针对单一方法进行纹理图像分类时易受旋转、光照等干扰的情况,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的共生纹理分类方法。将图像转换到HSV颜色空间后,对H通道使用SLIOP算法以及对S和V通道用CLBP算法提取特征,然后将各自提取到的特征进行串...
针对单一方法进行纹理图像分类时易受旋转、光照等干扰的情况,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的共生纹理分类方法。将图像转换到HSV颜色空间后,对H通道使用SLIOP算法以及对S和V通道用CLBP算法提取特征,然后将各自提取到的特征进行串联共生,最后利用支持向量机对纹理图像进行分类。基于被广泛使用的纹理图像数据库,对提出方法与其他典型分类算法进行实验对比,分析表明在分类的准确率和计算效率上获得了较大提升。实验结果表明,提出了方法具有较强的旋转不变性、光照不变性以及抗噪性。
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关键词
纹理分类
特征提取
HSV颜色空间
共生
简化局部像素强度模式
完备
局部
二值
模式
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职称材料
题名
多模式共生的彩色纹理图像分类方法
被引量:
3
1
作者
李君伟
刘光帅
刘望华
陈晓文
机构
西南交通大学机械工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第7期2185-2188,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275431)
四川省科技支撑计划项目(2015GZ0200)。
文摘
针对单一方法进行纹理图像分类时易受旋转、光照等干扰的情况,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的共生纹理分类方法。将图像转换到HSV颜色空间后,对H通道使用SLIOP算法以及对S和V通道用CLBP算法提取特征,然后将各自提取到的特征进行串联共生,最后利用支持向量机对纹理图像进行分类。基于被广泛使用的纹理图像数据库,对提出方法与其他典型分类算法进行实验对比,分析表明在分类的准确率和计算效率上获得了较大提升。实验结果表明,提出了方法具有较强的旋转不变性、光照不变性以及抗噪性。
关键词
纹理分类
特征提取
HSV颜色空间
共生
简化局部像素强度模式
完备
局部
二值
模式
Keywords
texture classification
feature extraction
HSV color space
co-occurrence
simplified local intensity order pattern(SLIOP)
completed local binary pattern(CLBP)
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
多模式共生的彩色纹理图像分类方法
李君伟
刘光帅
刘望华
陈晓文
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
3
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参考文献
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