期刊刊名：平頂山學院學報 　 卷期：35卷2期

篇名出版日期：2020年4月1日

作者：王军敏,李宁,王艳辉

語言：Chinese

關鍵字：纹理图像识别,特征提取,完备的局部二值计数,尺度稳健,texture image recognition, feature extraction, completed local binary count, scale robustness

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摘要：
传统的纹理图像识别方法很难同时获得较好的识别精度、实时性和尺度稳健性，不利于实际的工程应用。因此，提出一种快速和尺度稳健的纹理图像识别方法。该方法首先利用高斯滤波构造一个纹理图像的多尺度空间，然后利用完备的局部二值计数（Completed Local Binary Count, CLBC）算法对多尺度空间中的每个图像提取局部二值特征，并跨尺度提取局部二值特征的最大值，再将多个分辨率的特征相结合作为纹理图像的最终特征描述，最后利用最近子空间分类器（Nearest Subspace Classifier, NSC）判定纹理图像的类别。在基准纹理图像数据库上的实验表明，该方法在识别精度、实时性和尺度稳健性方面获得了很好的综合性能，有利于实际的工程应用。

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