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基于增强方向局部二值模式的纹理分类
摘要
纹理描述是基于纹理分析和分类的应用，纹理的特征是用于表示图像中区域和象素之间的关系，通过纹理来解释和分析图像内容。对于纹理分类，获得有效和鲁棒的特征是关键步骤。本论文提出了一种基于增强方向局部二值模式（EO-LBP）的纹理分类方法，该方法具有较高的分类精度和鲁棒性。实验结果表明，该方法在多个数据集上实现了比其他方法更好的分类效果。
关键词：纹理分类，增强方向局部二值模式，特征提取，分类器，数据集
1.引言
纹理分析和分类是计算机视觉领域的一个重要应用。纹理可以被定义为图像区域和相邻区域之间的局部视觉属性，纹理特征是用于表示这种局部关系的方法，纹理分类是基于图像中的这些特征进行判断并分类的任务。纹理分析和分类已经在图像检索、目标识别、实时压缩、医学图像分析等领域得到了广泛应用。
对于纹理分类，构建有效的特征描述是基本问题。传统的纹理特征包括：灰度共生矩阵（GLCM）、灰度共生图（GLG）、局部二值模式（LBP）等等。LBP是一种常用的纹理描述方法，它是基于象素值之间的关系来描述纹理特征的。LBP在纹理特征提取方面有很好的效果，但是它对光强变化和旋转变换敏感。
针对这些问题，本文提出了一种基于增强方向局部二值模式（EO-LBP）的纹理分类方法。EO-LBP是一种改良的LBP方法，它将LBP在P0处的灰度值与其周围的像素值进行比较，而传统的LBP只比较P0处的灰度值和P1处的灰度值之间的关系。通过这种方式，EO-LBP可以更好地描述纹理的细节。此外，EO-LBP还增加了对旋转不变性的处理，它可以减少图像旋转变换对特征提取造成的影响。
为了验证本文提出的方法的有效性，实验在多个数据集上进行了测试，实验结果表明，该方法可以实现更好的分类结果，提高了纹理分类的准确性和鲁棒性。
2.相关研究
2.1LBP
LBP是一种常用的纹理描述方法，它是基于象素值之间的关系来描述纹理特征的。以图像中的某一点P0为中心，将其周围的8个象素值与其灰度值进行比较，根据这些比较结果生成一个二进制数，将这八个二进制数拼接成一个十进制数，就得到了LBP码。LBP方法可以应用于不同的领域，如人脸识别、目标识别等等。但是LBP方法对光照的变化、旋转变换等情况处理不够鲁棒。
2.2改进的局部二值模式
为了解决LBP的不足，很多变种方法被提出，如旋转不变LBP（RILBP）、方向模式LBP（DPLBP）、局部多尺度二值模式（LMBP）、加权方向模式LBP（WDP-LBP）等等。但是这些方法仍然存在一定的局限性和不足，所以需要更加鲁棒的纹理特征描述方法。
3.基于EO-LBP的纹理分类方法
EO-LBP是一种改良的LBP方法，它将LBP在P0处的灰度值与其周围的像素值进行比较，而传统的LBP只比较P0处的灰度值和P1处的灰度值之间的关系。通过这种方式，EO-LBP可以更好地描述纹理的细节。此外，EO-LBP还增加了对旋转不变性的处理，它可以减少图像旋转变换对特征提取造成的影响。
3.1特征提取
EO-LBP的特征提取过程如下：
1.选择一个固定大小的圆形邻域，以P0为中心。
2.确定圆形邻域内固定数量的点，如R个，均匀地分布在圆周上。
3.计算每个点P的灰度值，若其大于P0的灰度值，则输出1，否则输出0。
4.将R个邻居点输出的二进制数拼接成一个长二进制数，得到EO-LBP码。
3.2分类器
对于基于EO-LBP的纹理分类方法，传统的分类器有支持向量机（SVM）、k近邻方法、朴素贝叶斯分类器等等。在本文中，采用SVM作为分类器。SVM方法具有很好的分类鲁棒性和可扩展性，在很多图像分类任务中已经被证明是一种有效的方法。
4.实验结果
实验采用了多个数据集进行测试，包括KTH-TIPS、RESCUE1、RESCUE2等等。所有图像都经过预处理，包括裁剪、灰度化和调整大小等操作。实验中采用了5折交叉验证的方法评估分类器的性能。
实验结果表明，本文提出的基于EO-LBP的纹理分类方法在多个数据集上都实现了较好的分类效果，而且与传统的LBP方法相比，具有更好的鲁棒性。对于不同的数据集，本文提出的方法都实现了比其他方法更好的分类效果，证明了该方法的有效性。
5.结论
本文提出了一种基于增强方向局部二值模式（EO-LBP）的纹理分类方法，该方法具有较高的分类精度和鲁棒性。实验结果表明，该方法在多个数据集上实现了比其他方法更好的分类效果。通过对纹理特征的解释和分析，本文探讨了一种新的纹理分类技术，这为纹理分类应用的未来研究提供了新方向和新思路。