基于多尺度LBP金字塔特征的分类算法

摘要：

为有效解决旋转变化、光照变化和尺度变化等图像的分类问题,提出一种基于多尺度局部二元模式(LBP)金字塔特征的图像分类算法.通过多尺度LBP金字塔提取各尺度的图像纹理特征,建立图像的多尺度LBP金字塔直方图,并将其作为图像特征向最,采用K-means方法对该特征向量进行降维,以用于图像分类.同时,针对传统二进制权值分布方法对噪声敏感的缺点,提出一种多端权值分布方法.实验结果表明,多尺度LBP金字塔方法具有较好的可鉴别性及图像描述能力,而多端权值分布法也能提高图像的分类精度.

关键词：多尺度LBP金字塔、图像分类、多端权值分配、特征向量

所属期刊栏目：37

分类号：TP311.52(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60273064;广东省工业攻关计划基金资助项目2004B10101032

在线出版日期：2011-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：166-168