基于边缘模式和主导学习框架的相似纹理分类

• 作者: 张娜 王瑜 闫怀鑫
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 纹理分类 可变局部边缘模式 主导学习框架 全局主导模式集
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 97-101,207
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.41
• 字数: 4765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0011

摘要

边缘是进行相似纹理图像分类的有效特征之一,为了提高边缘检测精度,使用可变化的局部边缘模式(Varied Local Edge Pattern,VLEP)算法,利用像元及其近邻的灰度变化进行区域统计,同时从多尺度和多方向的角度提取纹理边缘特征.然而,当图像分辨率发生变化,或图像受到光照、反射的影响时,纹理计算可能会出现较大偏差.为此,在VLEP算法的基础上,提出主导学习框架相似纹理分类方法,通过构建全局主导模式集,解决纹理计算偏差导致的类间距离小和类内距离大的问题.实验结果表明,主导边缘模式思想可以有效地提高相似纹理图像的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑜	北京工商大学计算机与信息工程学院	41	67	4.0	5.0
2	闫怀鑫	北京工商大学计算机与信息工程学院	2	5	1.0	2.0
3	张娜	北京工商大学计算机与信息工程学院	11	17	3.0	3.0