毋小省,朱世松,孙君顶,FAN Guo-liang.基于凹凸局部二值模式的纹理图像分类[J].光电子激光,2014,(8):1627~1634
基于凹凸局部二值模式的纹理图像分类
Concave-convex local binary feature for rotation invariant texture classification
投稿时间:2014-01-10  
DOI:
中文关键词:  局部二值模式(LBP)  纹理分类  旋转不变性  凹凸划分(CCP )
英文关键词:local binary pattern (LBP)  texture classification  r otation invariance  concave-convex partition (CCP)
基金项目:河南省骨干教师资助计划(2010GGJS-059)、河南省国际合作项目(134300510057)和“图像处理与图像通信”江苏省重点实验室基金(LBEK2011002)资助项目 (1.河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000; 2.“图像处理与图像通信”江苏省重点实验室,南京 江苏 210003; 3.School of Electrical and Computer Engineering,Oklahoma State University,OK 74075,USA)
作者单位
毋小省 河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000 
朱世松 河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000 
孙君顶 河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000
“图像处理与图像通信”江苏省重点实验室,南京 江苏 210003 
FAN Guo-liang School of Electrical and Computer Engineering,Oklahoma State University,OK 74075,USA 
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中文摘要:
      针对传统局部二值模式(LBP)及其扩展方法往往会将具有不同视觉特征的局部邻域赋予相同二值模式值的问题, 提出了一种新的凹-凸LBP划分方法。首先通过选择最优参数将具有相同二值 模式值的邻域划分为凹凸两类, 然后分别统计每类特征并组合在一起进行纹理分类。为验证新方法的性能,实验采用3个在 纹理分析领域广泛应用的 图像库进行分类实验,结果表明,本文方法明显提高了传统LBP方法的分辨能力。
英文摘要:
      Based on the analysis of the local binary pattern (LBP) and its extensions,a novel method,called concave-convex partition (CCP),is proposed in this paper to improve the performance of the LBP -based methods for rotation invariant texture classification.By the CCP,the neighborhoods of the image are divided into two categories firstly,the concave and convex categories, before computing the local binary codes.The reason is that the neighborhoods wi th different structures and visual perceptions may be set the same LBP code by t he traditional LBP-based methods,which can reduce their discriminability inevit ably.Then,two histograms are built on the concave and convex categories,respectively and concentrated into on e as the texture image feature.Experimental results obtained from three widely used texture image databases demonstrate that the pro posed method can greatly improve the performance of the traditional LBP-methods on texture classification.
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