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基于数字图像的纹理特征提取方法研究与改进
基于数字图像的纹理特征提取方法研究与改进
摘要：
纹理特征是数字图像分析与处理领域的一项重要研究内容，具有广泛的应用。当前，常见的纹理特征提取方法存在一些问题，如特征提取效果不理想、计算复杂度高等。针对这些问题，在本文中，我们对基于数字图像的纹理特征提取方法进行了综述，并提出了一种改进的方法。首先，我们介绍了常见的纹理特征提取方法，包括灰度共生矩阵、局部二值模式和Gabor滤波器等。然后，针对现有方法存在的问题，我们提出了一种基于局部二值模式和Gabor滤波器相结合的纹理特征提取方法。最后，我们对所提出的方法在真实图像上进行了实验，结果表明，该方法在纹理特征提取方面具有较好的性能。
关键词：数字图像，纹理特征，特征提取，局部二值模式，Gabor滤波器
1.引言
纹理是图像中的重要特征之一，可以提供图像的丰富信息，常用于图像分类、目标识别等任务。因此，纹理特征的提取方法得到了广泛的研究。当前，常见的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵、局部二值模式和Gabor滤波器等。然而，这些方法存在一些问题，如特征提取效果不理想、计算复杂度高等。
2.基于数字图像的纹理特征提取方法综述
2.1灰度共生矩阵
灰度共生矩阵（GLCM）是一种常用的纹理特征提取方法，通过统计图像中像素灰度值间的空间分布关系来描述纹理特征。然而，GLCM方法对图像的灰度分布较为敏感，且计算复杂度较高。
2.2局部二值模式
局部二值模式（LBP）是一种基于像素间局部差异判断纹理特征的方法，具有简单而高效的特点。然而，LBP方法容易受到图像噪声和局部块大小的影响，提取的纹理特征不够准确。
2.3Gabor滤波器
Gabor滤波器是一种基于频域的纹理特征提取方法，可以提取图像中的局部频率和方向信息。然而，Gabor滤波器方法在计算复杂度上存在一定问题，且对图像的尺度变化不具有良好的适应性。
3.基于局部二值模式和Gabor滤波器的纹理特征提取方法
针对现有方法存在的问题，本文提出了一种基于局部二值模式和Gabor滤波器相结合的纹理特征提取方法。首先，对图像进行局部二值模式操作，提取图像的局部纹理特征。然后，利用Gabor滤波器对图像进行滤波操作，提取图像的频率和方向信息。最后，将局部二值模式和Gabor滤波器提取的特征进行融合，得到最终的纹理特征表示。
4.实验结果与分析
通过在真实图像上的实验，我们对提出的纹理特征提取方法进行了评估。对比了基于局部二值模式、Gabor滤波器和所提出方法的特征提取结果，结果表明，所提出的方法在纹理特征提取方面具有较好的性能。同时，所提出方法的计算复杂度也相对较低。
5.结论
本文对基于数字图像的纹理特征提取方法进行了综述，并提出了一种改进的方法。通过实验证明，所提出的方法在纹理特征提取方面具有较好的性能。然而，该方法仍有一定的改进空间，如进一步优化特征融合方式、提高算法的实时性等。
参考文献：
[1]ManjunathBS,MaWY.Texturefeaturesforbrowsingandretrievalofimagedata[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,1996,18(8):837-842.
[2]OjalaT,PietikainenM,MaenpaaT.Multiresolutiongray-scaleandrotationinvarianttextureclassificationwithlocalbinarypatterns[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2002,24(7):971-987.
[3]DudaRO,HartPE,StorkDG.Patternclassification[M].JohnWiley&Sons,2012.
[4]ShanC,ZhangH,ChenX,etal.LocalBinaryPatternsforMulti-viewFacialExpressionRecognition[J].InternationalJournalofWaveletsMultiresolution&InformationProcessing,2014,12(04):1450038-1450049.
[5]ZhangW,ShanC,ChenX,etal.AlocalGaborbinarypatternhistogramsequence(LGBPHS)forfacerepresentationandrecognition[J].IEEETransactionsonSystemsMan&CyberneticsPartCAppli