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局部二元模式LBP(Local Binary Pattern)在纹理分析中具有广泛的应用,然而现有的LBP方法容易受噪声的影响,其鲁棒性并不高。基于此提出一种利用邻域相似度实现图像纹理分类的局部二元模式方法。该方法首先计算邻域内像素点之间的相似性,然后将该信息与现有LBP方法相结合,最后用结合后的特征来描述图像纹理。实验表明,提出的方法与经典LBP方法相比具有较高的纹理分类能力,同时具有较强的抗噪性能。