使用局部二进制模式 （LBP） 的旋转不变纹理分类

资 源 简 介

使用局部二进制模式 （LBP） 的旋转不变纹理分类

详 情 说 明

局部二进制模式（LBP）是一种有效的纹理特征描述方法，特别适用于旋转不变的纹理分类任务。在图像分析领域，纹理分类面临着多种挑战，其中旋转变化是最常见的问题之一。传统LBP算法通过比较中心像素与其邻域像素的灰度值来生成特征描述符，但这种基本形式对旋转敏感。

为了解决旋转敏感性问题，改进的旋转不变LBP方法被提出。这种改进方法的核心思想是对LBP模式进行循环移位操作，找到最小的二进制值，从而确保相同的纹理在不同旋转角度下产生一致的LBP编码。这种方法在保持计算效率的同时，显著提高了对旋转变化的鲁棒性。

在实际应用中，这种算法已经成功测试于包含13类纹理的数据集，每类纹理都有7个不同旋转角度的样本。通过将每幅纹理图像划分为4个子区域提取特征，结合最近邻分类器和交叉验证方法，系统达到了98.9%的原始数据分类准确率和93%的旋转样本分类准确率。

纹理分类系统的性能评估需要考虑多个因素，包括对光照变化、尺度变化和噪声的鲁棒性。虽然本解决方案主要关注旋转和尺度不变性，但它的计算效率使其适合实际应用场景。研究者可以通过公开的纹理数据库进一步验证和扩展这种方法。