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基于凹凸局部二值模式的纹理图像分类
摘要
纹理图像是计算机视觉中的一个重要研究方向，纹理特征可以描述图像的细节和结构。纹理图像分类是一个具有挑战性的问题，对于不同类别的纹理图像进行分类需要提取有效的纹理特征并建立有效的分类器。本文提出了一种基于凹凸局部二值模式（LBP）的纹理图像分类方法。
首先，本方法对输入的纹理图像进行预处理，包括图像增强和图像分割。图像增强可以提高图像的质量，使得纹理特征更加明显。图像分割可以将纹理图像分割成多个非重叠的局部区域。然后，对每个局部区域计算凹凸LBP特征。凹凸LBP特征是基于LBP算子的改进版本，它可以更好地描述纹理的细节和结构。具体地，对每个像素点，将其周围的像素点与中心像素点进行比较，并根据比较结果将像素点编码为一个二进制数，然后将这些二进制数组成一个特征向量。最后，使用支持向量机（SVM）分类器对特征向量进行分类。
为了评估所提出的方法的性能，本文使用了三个公开的纹理图像数据库进行实验。实验结果表明，基于凹凸LBP的纹理图像分类方法在准确率和召回率方面都具有很好的性能。相比于传统的LBP方法，凹凸LBP方法可以更好地捕捉纹理的细节和结构。
关键词：纹理图像分类，凹凸局部二值模式，LBP特征，支持向量机
1.引言
纹理图像是由重复的纹理单元组成的图像，纹理特征可以描述纹理的细节和结构。纹理图像分类是一个具有挑战性的问题，对于不同类别的纹理图像进行分类需要提取有效的纹理特征并建立有效的分类器。因此，纹理图像分类一直是计算机视觉领域的一个研究热点。
2.相关工作
在过去的几十年中，已经提出了许多纹理特征提取方法和纹理分类算法。其中，局部二值模式（LBP）是一种被广泛应用的纹理特征提取方法。LBP算子可以将纹理划分为不同的局部区域，并计算每个局部区域内像素的灰度差异。然后，可以将这些局部区域的LBP特征组合成一个全局特征向量，用于纹理分类。
然而，传统的LBP方法只能描述纹理的整体特征，并且对纹理的细节和结构不敏感。为了解决这个问题，已经提出了一些改进的LBP方法。例如，基于凹凸局部二值模式（LTP）的方法可以更好地描述纹理的边界和纹理单元之间的细节关系。然而，LTP方法仍然存在一些局限性。
3.方法
在本文中，我们提出了一种基于凹凸LBP的纹理图像分类方法。首先，对输入的纹理图像进行预处理，包括图像增强和图像分割。图像增强可以提高纹理的对比度，使得纹理特征更加明显。图像分割可以将纹理图像分割成多个非重叠的局部区域。
然后，对每个局部区域计算凹凸LBP特征。具体地，在每个局部区域内，对每个像素点，将其周围的像素点与中心像素点进行比较，并根据比较结果将像素点编码为一个二进制数。然后，将这些二进制数组成一个特征向量。
最后，使用支持向量机（SVM）分类器对特征向量进行分类。SVM是一种常用的分类器，可以通过最大化分类边界来提高分类性能。
4.实验结果
为了评估所提出的方法的性能，本文使用了三个公开的纹理图像数据库进行实验。实验结果表明，基于凹凸LBP的纹理图像分类方法在准确率和召回率方面都具有很好的性能。相比于传统的LBP方法，凹凸LBP方法可以更好地捕捉纹理的细节和结构。
5.结论
本文提出了一种基于凹凸LBP的纹理图像分类方法，该方法在纹理图像分类问题上具有很好的性能。实验证明，凹凸LBP特征可以更好地描述纹理的细节和结构。未来的工作可以进一步改进凹凸LBP方法，提高纹理图像分类的性能。
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