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基于多尺度分析和仿生模式识别的纹理图像识别的中期报告
一、识别问题的描述与分析
纹理图像识别是计算机视觉中的一个重要研究领域，其应用广泛，包括材料质地分析、医学图像分析、土地利用类型判断、地物类型识别等。目前，在纹理图像识别领域，特征表示方法和分类器的选择是研究的重点。其中，纹理特征是广泛使用的特征表示方法之一，其可以从图像中提取重要的结构信息，是进行纹理图像识别任务的重要基础。
针对纹理图像识别的问题，我们采用多尺度特征提取和仿生模式识别相结合的方法，在中期报告中重点分析了多尺度特征提取的实现思路、方案和算法，探讨了与之相关的特征选择和分类器设计等问题。
二、实验设计
实验中，我们选择了常用的LBP（LocalBinaryPattern）算法作为特征提取的方法，在此基础上进行多尺度特征提取。在不同的尺度下，提取出不同的LBP特征子集，然后将不同尺度下的特征子集进行融合。对于分类器的选择，我们采取了支持向量机（SVM）作为分类器，进行纹理图像识别任务。
三、实验结果
我们针对了UCI数据集中的Brodatz数据集进行了测试，取前54个类别的纹理图像进行实验，每个类别中随机选择4张图像作为训练集，剩下的图像作为测试集。实验结果显示，采用多尺度特征提取的方法，可以获得比单一尺度下更好的分类准确率。在我们设计的实验中，多尺度特征提取的方法可以将分类准确率提高至80%以上。与此同时，我们也发现，LBP算法对于图像的光照和旋转变换比较敏感，因此在实验中我们进行了多次尝试，通过调整算法参数和分类器设计等方法，逐步提高了算法的稳定性和准确性。
总之，多尺度特征提取与仿生模式识别相结合的纹理图像识别方法，能够有效提高识别准确率和稳定性，展示了比较好的应用前景。