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摘要:
局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)在纹理分类中具有广泛应用,然而现有的LBP分类方法易受到噪声的影响,鲁棒性并不高.为解决这个问题,提出一种利用像素邻域信息实现纹理图像分类的局部比率二元模式方法.该方法考虑到噪声的随机性及图像中像素的局部相似性,使用像素的局部邻域向量来表示此像素及其强度,能够减小噪声带来的影响,并通过局部比率实现中心点像素与邻域像素的比较.实验表明,提出的方法与经典的LBP方法及几种改进的LBP方法相比,具有较强的分类能力,同时对图像中的噪声具有较好的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于局部比率二元模式的纹理分类算法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 局部比率二元模式 局部邻域向量 局部比率 纹理分类 图像处理
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 图形与图像技术
研究方向 页码范围 1044-1047
页数 4页 分类号 TP391
字数 3264字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈仲民 华中农业大学信息学院 19 32 3.0 5.0
2 向金海 华中农业大学信息学院 13 122 5.0 11.0
3 樊恒 华中农业大学工学院 7 62 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部比率二元模式
局部邻域向量
局部比率
纹理分类
图像处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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11026
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17
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83133
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