中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2014年
4期
520-526
,共7页
纹理分类%局部方向模式%纹理特征%局部二值模式
紋理分類%跼部方嚮模式%紋理特徵%跼部二值模式
문리분류%국부방향모식%문리특정%국부이치모식
texture classification%local directional pattern%texture feature%local binary pattern
目的 纹理是描述和区分不同物体的重要特征之一,纹理特征提取一直是模式识别、机器视觉领域的研究热点.局部方向模式(LDP)是一种分辨性好、对随机噪声和非均匀光照鲁棒的纹理特征.而LDP特征由于计算8方向的边缘响应并排序,提取速度较慢.为此对LDP编码方案进行改进.方法 设计了两种改进方案:第1种方案直接对8方向的边缘响应符号进行编码,避开排序,称为FLDP(fast local directional pattern)特征;第2种方案,尝试使用较少的方向模板来降低特征提取的时间、空间消耗,设计了MLDP算子(mini local directional pattern).结果 在Brodatz数据集的24类均匀纹理图像以及1 1 1类全部纹理图像上将本文提出的FLDP特征、MLDP特征与传统的LDP进行了对比实验.实验结果表明,在保证了分类准确率的前提下,FLDP算子的运算速度是3th-LDP的20倍左右,MLDP算子的运算速度是3th-LDP的35倍左右.结论 论文设计了2种方案改进了LDP特征,分别为FLDP算子和MLDP算子.实验结果表明,这两种改进方案,在保证分类准确率的同时,大幅度提高了特征提取运算速度.
目的 紋理是描述和區分不同物體的重要特徵之一,紋理特徵提取一直是模式識彆、機器視覺領域的研究熱點.跼部方嚮模式(LDP)是一種分辨性好、對隨機譟聲和非均勻光照魯棒的紋理特徵.而LDP特徵由于計算8方嚮的邊緣響應併排序,提取速度較慢.為此對LDP編碼方案進行改進.方法 設計瞭兩種改進方案:第1種方案直接對8方嚮的邊緣響應符號進行編碼,避開排序,稱為FLDP(fast local directional pattern)特徵;第2種方案,嘗試使用較少的方嚮模闆來降低特徵提取的時間、空間消耗,設計瞭MLDP算子(mini local directional pattern).結果 在Brodatz數據集的24類均勻紋理圖像以及1 1 1類全部紋理圖像上將本文提齣的FLDP特徵、MLDP特徵與傳統的LDP進行瞭對比實驗.實驗結果錶明,在保證瞭分類準確率的前提下,FLDP算子的運算速度是3th-LDP的20倍左右,MLDP算子的運算速度是3th-LDP的35倍左右.結論 論文設計瞭2種方案改進瞭LDP特徵,分彆為FLDP算子和MLDP算子.實驗結果錶明,這兩種改進方案,在保證分類準確率的同時,大幅度提高瞭特徵提取運算速度.
목적 문리시묘술화구분불동물체적중요특정지일,문리특정제취일직시모식식별、궤기시각영역적연구열점.국부방향모식(LDP)시일충분변성호、대수궤조성화비균균광조로봉적문리특정.이LDP특정유우계산8방향적변연향응병배서,제취속도교만.위차대LDP편마방안진행개진.방법 설계료량충개진방안:제1충방안직접대8방향적변연향응부호진행편마,피개배서,칭위FLDP(fast local directional pattern)특정;제2충방안,상시사용교소적방향모판래강저특정제취적시간、공간소모,설계료MLDP산자(mini local directional pattern).결과 재Brodatz수거집적24류균균문리도상이급1 1 1류전부문리도상상장본문제출적FLDP특정、MLDP특정여전통적LDP진행료대비실험.실험결과표명,재보증료분류준학솔적전제하,FLDP산자적운산속도시3th-LDP적20배좌우,MLDP산자적운산속도시3th-LDP적35배좌우.결론 논문설계료2충방안개진료LDP특정,분별위FLDP산자화MLDP산자.실험결과표명,저량충개진방안,재보증분류준학솔적동시,대폭도제고료특정제취운산속도.
