改进的LBP算法提升纹理特征提取精度

本文主要探讨了"论文研究-用于纹理特征提取的改进的LBP算法.pdf"这一主题，针对现有纹理特征提取方法中的计算复杂度问题，提出了一个创新的算法——改进的完整局部二值模式（ICLBP）。LBP算法因其结构简单、计算效率高而被广泛应用，但传统的LBP方法如完整LBP（CLBP）在处理复杂场景时可能会遇到挑战，特别是在背景干扰和光照不均的情况下。 作者们在CLBP的基础上，重点改进了CLBP_M算子和CLBP_C算子，引入了一个新的纹理描述算子ICLBP_T。这种改进旨在更全面地捕捉局部窗口的纹理特征，特别是针对CLBP_M算子对灰度分布不均匀性的敏感性问题进行了优化。通过改变算子的设计，ICLBP算法能够更好地适应各种纹理图像，并提高分类精度。 实验部分，研究者在Outex和CURet数据库上进行了数据分类，结果显示，相较于传统的LBP算法，ICLBP算法在保持较高分类精度的同时，其特征维数显著降低，这表明ICLBP_SCT特征具有更好的实用价值，因为它不仅提供了有效的纹理描述，而且减少了冗余信息，提高了特征的可解释性和处理效率。 这篇论文强调了在保持纹理特征提取方法有效性的同时，对计算复杂度进行优化的重要性。改进的LBP算法展示了在实际应用中如何通过算法创新来提升纹理特征提取的性能，这对于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域具有重要的理论和实践意义。