An image texture classification method based on contrast local binary pattern includes the following steps: extracting the symbolic features of the image; extracting the contrast difference energy features of the image; extracting the central pixel features of the image; integrating the symbolic features, contrast difference energy features and central pixel features of the extracted image. Combined, the pixel histogram features of the symbol energy center of the image are obtained, and the histogram is established. The histogram is classified by using the chi-square distance and nearest neighbor classifier. The invention has beneficial effects: the invention improves the accuracy of feature extraction and classification.
【技术实现步骤摘要】
一种基于对比度局部二值模式的图像纹理分类方法
本专利技术涉及模式识别与图像处理
,具体地说是一种基于对比度局部二值模式的图像纹理分类方法。
技术介绍
随着计算机技术的快速发展与计算机视觉、模式识别相关领域的发展,使得图像处理技术已经越来越成熟。例如Google和百度已经推出的照片搜索服务。百度成立百度数据可视化实验室,打造深度学习平台。我们可以通过扫描图片来进行百度识图;淘宝中强大的视图系统,使得输入一张商品的图片几乎可以精确的搜索到相同或者是相似的产品。如现在iphoneX中的脸部识别。上述的技术都是通过对图像进行特征提取后来找到精确的图片信息。纹理在模式识别和图像处理中扮演了很重要的角色。因此,纹理的特征提取是纹理研究的核心,是纹理分析和应用的基础。近些年来,特征提取和纹理分类被大批学者进行研究和推广,并广泛应用于人脸识别,医学生物分析,车牌检测等领域。回顾50多年的曲折发展历程,各国研究者对纹理特征提取方法进行了广泛的研究。对于一个完整的纹理分类常常由图像预处理、特征提取、分类测试这几个步骤组成。其中最为核心也最影响实验分类正确率的就是特征提取方法的研究。在计算机图形学和模式识别的领域,对于图像纹理的分析进行的如火如荼。现如今,学者们已经提出了很多纹理方法。大致可以分为两类:空域方法和变换域方法,其中空域方法又分为结构法、统计法、模型法这三类。空域方法。这一大类的方法主要是通过对比纹理图像的中心像素与其邻域像素之间的关系并通过统计法来表示其纹理的关系来进行对图像的纹理分析。通俗的来说就是模拟纹理的基元来重新构造图像的空间局部结构。这一大类方法主 ...
【技术保护点】
1.一种基于对比度局部二值模式的图像纹理分类方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1、提取纹理图像f(x,y)的符号特征;步骤2、提取纹理图像f(x,y)的对比度差分能量特征;步骤3、提取纹理图像f(x,y)的中心像素特征;步骤4、将提取的纹理图像f(x,y)的符号特征、对比度差分能量特征以及中心像素特征进行整合,获得纹理图像f(x,y)的符号能量中心像素直方图特征,并建立直方图;步骤5、利用卡方距离和最近邻分类器对直方图进行分类。
【技术特征摘要】
1.一种基于对比度局部二值模式的图像纹理分类方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1、提取纹理图像f(x,y)的符号特征;步骤2、提取纹理图像f(x,y)的对比度差分能量特征;步骤3、提取纹理图像f(x,y)的中心像素特征;步骤4、将提取的纹理图像f(x,y)的符号特征、对比度差分能量特征以及中心像素特征进行整合,获得纹理图像f(x,y)的符号能量中心像素直方图特征,并建立直方图;步骤5、利用卡方距离和最近邻分类器对直方图进行分类。2.根据权利要求1所述的一种基于对比度局部二值模式的图像纹理分类方法,其特征在于:所述步骤1中纹理图像f(x,y)的符号特征的提取采用局部二值模式进行提取描述。3.根据权利要求1所述的一种基于对比度局部二值模式的图像纹理分类方法,其特征在于:所述步骤1中纹理图像f(x,y)的符号特征的具体提取方法为:步骤1.1、定义一个3*3的模块,在该模块上选择一个像素点为中心像素,比较该中心像素与周围8个邻域像素gP之间的大小,小于中心像素的用0表示,大于或等于中心像素的用1表示,则的符号特征可以表示为:步骤1.2、按照一个固定的方向将的符号特征视为首尾相接的环形,得到LBP的等价模式,用0到1的跳变次数U(GP)表示该等价模式,则:步骤1.3、将步骤1...
【专利技术属性】
技术研发人员:董永生,司马洁,梁灵飞,郑林涛,杨春蕾,王田玉,普杰信,
申请(专利权)人:河南科技大学,
类型:发明
国别省市:河南,41
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