融合CLBP和局部幾何特征的紋理目標分類

摘要：針對基于LBP的許多改進方法需要提前訓練,對旋轉和照明變化魯棒性較差的特點,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。該算法首先計算圖像表面的局部幾何不變特征,然后對其進行量化和編碼。其次,再將編碼結果與CLBP直方圖進行融合。本文提出的算法能夠同時提取圖像的宏觀和微觀特征,且具有不明顯增加特征維度,無需提前訓練,對圖像的旋轉和光照變化保持不變的特點。在兩個標準紋理數據庫上進行實驗驗證,結果表明,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。