摘要：針對(duì)基于LBP的許多改進(jìn)方法需要提前訓(xùn)練,對(duì)旋轉(zhuǎn)和照明變化魯棒性較差的特點(diǎn),本文通過融合CLBP和圖像表面的局部幾何不變特征提出了一種新的紋理分類方法。該算法首先計(jì)算圖像表面的局部幾何不變特征,然后對(duì)其進(jìn)行量化和編碼。其次,再將編碼結(jié)果與CLBP直方圖進(jìn)行融合。本文提出的算法能夠同時(shí)提取圖像的宏觀和微觀特征,且具有不明顯增加特征維度,無需提前訓(xùn)練,對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)和光照變化保持不變的特點(diǎn)。在兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)紋理數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明,本文算法與其它算法相比在分類精度和魯棒性上都有明顯的提高。
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