自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法研究

刘天时; 肖敏敏; 李湘眷

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自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法研究

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在提取纹理图像的Haar型LBP特征中,人为设定的判断阈值主观性强、局部性差,导致提取的纹理细节和边缘模糊、纹理图像的局部性易被忽略.为此,提出了一种自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法.该算法在二值化Haar型特征时引入高斯加权矩阵,以此获得客观、符合纹理图像局部特征的自适应判断阈值和Haar型LBP特征.实验结果表明,该算法能够有效地避免人为设定阈值对纹理特征的影响,可以准确地描述图像的纹理特征,Brodatz标准纹理库分类的正确率也得到了进一步的提高.

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来源
《计算机工程与科学》 |2015年第7期|1381-1386|共6页
作者
刘天时; 肖敏敏; 李湘眷;
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作者单位

西安石油大学计算机学院;

陕西西安710065;

西安石油大学计算机学院;

陕西西安710065;

西安石油大学计算机学院;

陕西西安710065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
纹理特征; Haar特征; LBP; 高斯加权矩阵;

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