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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈佳明 陈旭[1,2] 任硕 邸宏伟 CHEN Jiaming;CHEN Xu;REN Shuo;DI Hongwei(School of Automation,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044,China;Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044,China)
机构地区:[1]南京信息工程大学自动化学院,南京210044 [2]南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044
出 处:《南京信息工程大学学报》2025年第2期227-234,共8页Journal of Nanjing University of Information Science & Technology
基 金:江苏省自然科学基金(BK20170955)。
摘 要:纹理提取是计算机视觉领域的一项重要任务,纹理提取的质量对纹理分类的准确性具有关键影响.传统单一的纹理提取方法难以准确描述各类纹理的特征.本文提出一种基于改进的位置局部二值模式(IPLBP)和Gabor滤波器的纹理提取算法,其中,改进算法在局部二值模式(LBP)的基础上通过提取纹理位置信息来提高纹理描述能力.利用改进后的LBP算法提取局部纹理信息,Gabor滤波器提取全局纹理信息,将两种特征信息进行融合后使用支持向量机(SVM)进行分类.实验结果表明,所提出的算法在纹理材质分类任务上展现出了良好的性能.相比传统的LBP算法,该算法能够更准确地捕捉不同纹理特征之间的差异.Texture extraction,a pivotal task in computer vision,significantly influences the accuracy of texture classification.Traditional single-texture extraction methods often fail to accurately describe the characteristics of various textures.To address this issue,this paper proposes a texture extraction approach based on an Improved Position Local Binary Pattern(IPLBP)and Gabor filters.The proposed IPLBP enhances texture description capability by integrating texture position information into the LBP framework.Specifically,the IPLBP algorithm captures local texture nuances,while Gabor filters extract global texture attributes.Subsequently,these two complementary feature sets are fused and classified using Support Vector Machine(SVM).Experimental results demonstrate that the proposed approach exhibits excellent performance in texture material classification tasks.Notably,compared to traditional LBP algorithms,the IPLBP-Gabor filter approach more accurately discerns the subtle differences between diverse texture features,thereby enhancing texture classification accuracy.
关 键 词:纹理提取 局部二值模式 GABOR滤波器 支持向量机
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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