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基于改进LBP纹理图像特征提取与分类研究的开题报告
一、研究背景和意义
在计算机视觉和图像处理领域，纹理是指图像中重复的、带有一定规律的局部视觉特征，可以用于图像分类、识别、分割等任务。纹理特征的提取是计算机视觉的重要研究方向之一。LBP（LocalBinaryPattern）算法是一种简单、有效的纹理特征提取方法。但是，传统的LBP算法对于光照变化、旋转变化、尺度变化等图像干扰具有很大的敏感性，导致提取的特征对于不同场景下的图像分类性能较差。
因此，为了提高LBP算法的鲁棒性和分类性能，需要对其进行改进。通过对LBP算法进行改进，可以在不失去原有优点的前提下，提高其对于不同场景下的图像特征提取和分类性能。因此，本文旨在对LBP算法进行改进，提高其在图像分类任务中的应用性能。
二、研究内容和思路
本文主要研究基于改进LBP纹理图像特征提取与分类的方法。具体而言，研究内容包括以下几个方面：
1.传统LBP算法的介绍和分析
传统的LBP算法主要包括LBP原理、LBP特征提取和LBP特征分类。针对传统LBP算法的不足之处，对其进行分析，寻找可能的改进方向。
2.改进LBP算法的研究
通过对传统LBP算法的分析，结合当前的研究现状，提出一种改进的LBP算法。改进的方向可以包括：1）对于光照变化的鲁棒性提升；2）对于旋转和尺度变化的鲁棒性提升；3）对于高维特征的处理和降维；4）多特征融合等。
3.实验设计和数据集准备
基于改进的LBP算法，设计实验方案，选取数据集进行测试。数据集应包括不同场景的图像，可以包括自然图像、艺术图像、医学图像等。
4.实验结果和分析
对于实验结果进行分析，统计不同算法的分类精度和计算时间等指标，并与传统LBP算法进行对比。通过实验结果，评估改进的LBP算法在图像分类任务中的性能优劣，探究其应用前景和局限性。
三、预期成果
通过对LBP算法的改进，提高其在图像分类任务中的鲁棒性和分类性能，为计算机视觉领域的图像分类、物体识别等任务提供更加准确和高效的技术支持。同时，本文研究可以为后续相关领域的研究提供参考和借鉴。
四、研究难点和挑战
1.改进方向的探索和选择；
2.算法的实现和优化；
3.实验结果的稳定性和可靠性；
4.改进算法在不同数据集上的适应性研究。
五、研究计划和安排
2021年6月-2021年7月：对传统LBP算法进行深入研究，寻找改进的方向和关键点；
2021年8月-2021年9月：设计改进的LBP算法，完成原型实现和性能测试；
2021年10月-2021年11月：选取数据集进行测试，进行实验结果的分析和比较；
2021年12月：撰写论文并进行修改和审稿；
2022年1月：进行论文答辩和答辩后的修改。