典型文献
尺度选择完备局部导数模式及其在热轧带钢图像分类中的应用研究
文献摘要：
纹理特征提取是纹理分类中最关键的一步,由于成像条件的不可预知,纹理图像中存在旋转、尺度、噪声等各种因素的变化,给纹理分类的研究工作带来了挑战.为了增强纹理特征提取算法对旋转、尺度和噪声变化的鲁棒性,提出尺度选择完备局部导数模式(Scale Selective Completed Local Derivative Pattern,SSCLDP).首先,采用自适应中值滤波器对图像进行降噪处理.其次,采用二维高斯滤波器生成该图像的尺度空间.在每个尺度下使用完备局部导数模式(Completed Local Derivative Pattern,CLDP)提取该图像的旋转不变特征,跨尺度取最大值作为该图像的尺度不变特征.将SSCLDP与同类算法在七个公共纹理数据集和热轧带钢图像数据集上进行了实验,实验结果表明,SSCLDP在纹理图像分类和热轧带钢图像分类上有较好的工程应用价值.
文献关键词：
局部二值模式;旋转不变;尺度不变;对噪声鲁棒;纹理分类
中图分类号：
作者姓名：
梁纬;逯洋;王淳;张桂杰
作者机构：
吉林师范大学数学与计算机学院,四平,136000
文献出处：
引用格式：
[1]梁纬;逯洋;王淳;张桂杰-.尺度选择完备局部导数模式及其在热轧带钢图像分类中的应用研究)[J].南京大学学报（自然科学版）,2022(04):615-628
A类：
Completed,SSCLDP,CLDP
B类：
尺度选择,导数,热轧带钢,图像分类,纹理特征提取,纹理分类,成像条件,预知,纹理图像,各种因素,特征提取算法,Scale,Selective,Local,Derivative,Pattern,自适应中值滤波,中值滤波器,降噪处理,高斯滤波器,尺度空间,旋转不变特征,跨尺度,尺度不变特征,七个,图像数据集,局部二值模式,对噪声鲁棒
AB值：
0.291119
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
