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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：李君伟,刘光帅,刘望华,陈晓文,
单位：西南交通大学机械工程学院,成都610031；
关键词：纹理分类,特征提取,HSV颜色空间,共生,简化局部像素强度模式,完备局部二值模式,
基金：国家自然科学基金资助项目(51275431)；四川省科技支撑计划项目(2015GZ0200)；；
针对单一方法进行纹理图像分类时易受旋转、光照等干扰的情况，提出了一种结合颜色特征和纹理特征的共生纹理分类方法。将图像转换到HSV颜色空间后，对H通道使用SLIOP算法以及对S和V通道用CLBP算法提取特征，然后将各自提取到的特征进行串联共生，最后利用支持向量机对纹理图像进行分类。基于被广泛使用的纹理图像数据库，对提出方法与其他典型分类算法进行实验对比，分析表明在分类的准确率和计算效率上获得了较大提升。实验结果表明，提出了方法具有较强的旋转不变性、光照不变性以及抗噪性。
来源：2020年第7期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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