基于多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类

摘要：

针对LBP(局部二值模式)纹理描述子局限于在单一分辨率下捕获纹理图像的纹理信息的问题,提出一种基于多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类方法.首先结合图像纹理的多分辨率特性,采用厄米高斯矩对图像进行多分辨率重构,然后利用LBP纹理描述子对重构图像进行特征提取,最后采用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类.选取KTH-TIPS纹理数据库的纹理图像进行测试实验,实验结果表明,与传统LBP纹理分类方法相比,使用多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类方法进行纹理分类,可以更加全面地描述图像的纹理信息,使纹理分类准确率更高.

关键词：LBP、多分辨率、厄米高斯矩、图像重构、纹理分类

分类号：TN911.73

在线出版日期：2016-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：68-72