基于纹理特征融合的道路垃圾图像识别及提取

摘要：

为准确利用机器视觉对道路垃圾图像进行识别及提取,在对现有纹理特征提取方法基础上,提出一种纹理特征融合与支持向量机(SVM)相结合的分类识别方法.对局部二值模式(LBP)进行改进,得到改进后的A-LBP;将A-LBP与Uniform LBP进行特征融合得到AD-LBP;利用AD-LBP和梯度方向直方图(HOG)算法对图像进行特征提取,训练SVM对测试样本进行识别分类;对识别出的图像进行形态学处理提取垃圾的质心位置.在沥青道路上进行的垃圾识别及提取实验结果表明,利用ADLBP--HOG算法进行道路垃圾识别,识别率可达95.58％,并能准确提取垃圾的质心位置.

关键词：道路垃圾、纹理特征融合、支持向量机、局部二值模式、图像识别、形态学

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科委科技创新行动计划基金项目12231202500

在线出版日期：2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3212-3218,3305