[发明专利]一种完整的局部对比度二值模式纹理图像处理方法在审
| 申请号： | 201810844921.4 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN110766023A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 李一兵;李斌;段继琨;许晓春;田园;刘倩利;孟宪帧;肖冰 | 申请（专利权）人： | 深圳市白麓嵩天科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44241 深圳市智科友专利商标事务所 | 代理人： | 周小年 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市罗湖区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种完整的局部对比度二值模式纹理图像分类方法，首先，计算像素对应局部区域的对比度，并基于自适应对比度阈值，对其进行二值编码。其次，对传统的完整局部二值模式的三个特征进行区域均值编码。然后，将编码得到的局部对比度二值特征与基于区域均值的完整局部二值模式一起组成完整的局部对比度二值模式。最后，通过特征融合或拼接，得到最终的多特征联合直方图，并采用KNN分类器实现对纹理图像的分类。本发明提出的纹理图像分类方法具有更加完整的纹理信息表达能力，其在国际公认纹理数据集上的纹理分类性能要明显优于传统方法。 | ||
| 搜索关键词： | 二值模式 局部对比度 纹理图像分类 二值编码 局部区域 特征融合 纹理分类 纹理数据 纹理图像 纹理信息 传统的 直方图 自适应 像素 拼接 分类 联合 | ||
【主权项】：
1.一种完整的局部对比度二值模式纹理图像处理方法，包括在训练阶段和测试阶段，其特征在于：/n所述的训练阶段包括：/n101、 输入待训练的纹理图像数据集，并对其进行图像的标准化；/n102、设置局部区域对比度的尺度，通过对中心像素对应的局部区域对比度进行二值编码，得到局部对比度二值特征；/n103、对传统的CLBP采用区域均值操作，利用基于区域均值的自适应阈值对其涉及的三个特征分量进行二值模式编码；/n104 将以上求得的四个局部特征进行融合和拼接，得到最终的联合特征直方图，作为训练图像完整的局部对比度二值模式特征；/n105、将训练图像特征和对应标签，输入给KNN分类器，训练分类器；/n所述的测试阶段包括：/n201、输入测试纹理图像，并对其进行图像标准化；/n202、设置局部区域对比度的尺度，通过对中心像素对应的局部区域对比度进行二值编码，得到局部对比度二值特征；/n203、对传统的CLBP采用区域均值操作，基于区域均值的自适应阈值对其涉及的三个特征分量进行二值模式编码；/n204、通过特征融合和拼接得到完整的局部对比度二值模式特征的联合直方图；/n205、将测试图像特征输入到训练好的KNN分类器中，得到最终的测试图像标签。/n
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