分层纹理特征和梯度特征融合的图像分类
李欢欢
万源
童恒庆
吴克风
1.武汉理工大学 理学院,湖北 武汉,4300702.武汉理工大学 理学院,湖北 武汉,4300703.武汉理工大学 理学院,湖北 武汉,4300704.武汉理工大学 理学院,湖北 武汉,430070
摘要：为了提高分类检索和识别的准确率，提出了分层纹理特征和梯度特征融合的方法，即分层中心对称局部二值模式（CS-LBP）和梯度方向直方图（HOG）的特征融合方法。首先，对原始图像进行多次 CS-LBP 特征的提取，得到3层不同的特征图像；然后对特征图像进行大小相等、不重叠分块，分别提取每块 CS-LBP 特征和HOG特征，形成每一层的特征；再将特征图像的特征进行融合。分别在标准图像库和人脸库上进行仿真，研究结果表明：提出的分层融合方法的分类查准率和识别率比传统方法分别提高了15％和10％。
关键词：中心对称局部二值模式梯度方向直方图分层特征特征提取
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(91324201)国家自然科学基金(81271513)创新基金(2013－Ia－017)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 52-57 )