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基于LBP值对空间统计特征的纹理描述符
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:2013.8.15
  • 页码:769-776
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南昌大学信息工程学院南昌330031, [2]南昌大学机电工程学院南昌330031, [3]Department of Systems and Computer Engineering, Carleton University, Ottawa, Canada K1 S 5B6
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.61163023)、国家863计划项目(No.2013AA013804)、江西省自然科学基金项目(No.20114BAB21102,4)、江西省省级教改项目(No.JXJGl2124)资助
  • 相关项目:虚拟手术仿真系统中人体软组织建模的研究
中文摘要:

针对基于内容图像检索应用背景下局部二值模式(LBP)描述符缺乏空间描述能力及所需特征矢量维数较长的不足,提出一种基于LBP值对空间统计特征构建的改进纹理描述符(ILBP).ILBP描述符首先利用LBP微模式编码方法将原始图像转换为LBP伪灰度图像,然后再提取出多个关于LBP值对空间分布关系统计值构成描述图像特征的特征矢量.在基于内容的图像检索原型测试平台上完成大量实验.实验结果表明,与LBP及其各类变种描述符相比,ILBP描述符在进一步增强LBP描述符描述能力的同时大幅度压缩特征矢量维数,具有更好的查询正确率和查询效率.

英文摘要:

The local binary pattern(LBP) descriptors employed in the content-based image retrieval system lack the abilities to describe the spatial relationships and have longer dimension of feature vector. In this paper, an improved LBP (ILBP) texture descriptor based on spatial statistical feature of LBP code pair is proposed. The original image is converted to the LBP pseudo image using LBP coding method for micro-pattern, and then several statistics of LBP code pair are extracted to form the feature vector for describing the texture attributes of images. Experiments are preformed on the content-based image retrieval prototype platform. Experimental results show that compared with other LBP descriptors the ILBP descriptor further enhances the description ability of LBP descriptor and substantially reduces the featurevector dimension with better query accuracy and query efficiency.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169