【摘 要】
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针对传统局部二值模式(LBP)在同时解决噪声、旋转和尺度变化问题时的不足,提出一种尺度不变的主方向自适应阈值的局部二进制算法。通过高斯滤波构建原始图像的多尺度空间;为提高旋转不变性和抗噪声能力,提出具有主方向的自适应阈值的二值模式(dominant direction self-adaptive threshold LBP,DSLBP);取不同尺度图像的DSLBP特征均值作为图像的特征。在两大代表
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772244)
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针对传统局部二值模式(LBP)在同时解决噪声、旋转和尺度变化问题时的不足,提出一种尺度不变的主方向自适应阈值的局部二进制算法。通过高斯滤波构建原始图像的多尺度空间;为提高旋转不变性和抗噪声能力,提出具有主方向的自适应阈值的二值模式(dominant direction self-adaptive threshold LBP,DSLBP);取不同尺度图像的DSLBP特征均值作为图像的特征。在两大代表性的纹理数据库和布料纹理库上进行图像检索,实验结果表明,该算法能较好地解决噪声、旋转、和多尺度问题,获得
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