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基于改进LBP纹理图像特征提取与分类研究
基于改进LBP纹理图像特征提取与分类研究
摘要：
纹理是图像中常见的视觉特征之一，对于图像分类、检索和分割等任务有着重要作用。本文基于改进的局部二值模式（LocalBinaryPatterns，LBP）方法对纹理图像进行特征提取和分类研究。首先，介绍了LBP算法的原理和基本步骤，然后针对其局限性进行改进，提出了增强的LBP算法。接下来，详细探讨了改进LBP算法在纹理特征提取中的应用，并通过实验验证了其性能优势。最后，基于改进LBP算法的纹理特征，使用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法进行图像分类，并与传统方法进行对比实验，结果表明改进LBP算法在纹理图像分类任务中具有更好的性能。
关键词：纹理图像；特征提取；LBP算法；改进；图像分类
1.引言
纹理是指物体或表面的外观特征，它能够传达物体的视觉信息，对图像理解和分析具有重要的作用。在图像处理和计算机视觉领域，纹理特征被广泛应用于图像分类、检索和分割等任务中。图像纹理特征提取是一项关键技术，能够将图像数据转化为可以用于分类和识别的信息。
2.LBP算法原理及改进
局部二值模式是一种常见的用于纹理特征提取的方法，它基于图像中像素与邻域像素值的相对关系来描述纹理特征。传统的LBP算法存在对图像旋转、缩放和光照变化等问题不敏感的局限性，为此我们提出了增强的LBP算法以克服这些问题。改进LBP算法在传统LBP算法的基础上，引入了多尺度和多方向分析，增强了算法的鲁棒性和泛化能力。
3.改进LBP算法在纹理图像特征提取中的应用
本文使用改进LBP算法对纹理图像进行特征提取，获得了稳健和具有区分性的纹理特征。在特征提取过程中，首先将图像转化为灰度图像，然后对每个像素点计算其LBP值，并将LBP值编码为二进制数，最后统计各个二进制数出现的频率作为特征向量。
4.实验结果分析
在实验中，我们使用了公开的纹理图像数据库进行了性能测试，通过比较改进LBP算法和传统LBP算法在纹理特征提取和图像分类任务中的表现，验证了改进LBP算法的有效性和优越性。实验结果表明，基于改进LBP算法的纹理特征提取方法能够获得更好的分类结果。
5.改进LBP算法在图像分类中的应用
基于改进LBP算法提取的纹理特征，我们使用支持向量机（SVM）算法进行图像分类实验。与传统方法相比，实验结果显示了改进LBP算法在图像分类任务中的明显优势，取得了更高的分类准确度。
6.结论
本文基于改进的LBP算法进行了纹理图像特征提取与分类研究。通过实验验证，我们证明了改进LBP算法在纹理特征提取和图像分类任务中的有效性和优越性。未来的研究可以进一步优化改进LBP算法，探索其在其他计算机视觉任务中的应用，拓展其应用范围和提高其性能。
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