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公开(公告)号：CN110348458A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910568093.0
申请日：2019-06-27
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于局部方向极值模式的图像纹理分类方法，具体包括以下步骤：首先通过计算局部方向差分计数模式-奇数位置DLDCP-OP和局部方向差分计数模式-偶数位置DLDCP-EP，组成局部方向差分计数模式直方图VDLDCP；其次提取邻域极值局部模式直方图VNERLP，其包含极值位置模式ELP，极值差分模式EDP，极值压缩模式ECP；将提取的局部方向差分计数模式直方图VDLDCP和邻域极值局部模式直方图VNERLP联合，最后采用卡方距离和最近邻分类器进行分类。本发明有效的捕获了图像纹理的方向信息和像素强度信息，通过连接局部方向差分计数模式和邻域极值局部模式，得到基于方向极值化局部模式的图像纹理分类方法。
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公开(公告)号：CN110490210A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910782708.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于紧致通道间t采样差分的彩色纹理分类方法，包括划分图像块，生成满足t分布的采样点；在每个图像块中，提取通道间t分布差分描述子；通过Fisher-PCA方法构建基于紧致通道间t采样差分的描述子(CITDD)；将最终得到的基于紧致通道间t采样差分的描述子(CITDD)通过线性SVM分类器进行分类的步骤。本发明中，首先通过t分布在图像块中采样微块，通过微块差分对不同颜色通道间的关系进行建模构建通道间t采样差分描述子(InterTDD)；随后将通道间t采样差分描述子(InterTDD)通过Fisher-PCA方法得到基于紧致通道间t采样差分的描述子；在五个公开的标准纹理数据集上的分类实验结果表示表明，与现有的具有代表性的彩色纹理分类方法相比，更加有效、实用、高效。
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公开(公告)号：CN110490210B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910782708.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于紧致通道间t采样差分的彩色纹理分类方法，包括划分图像块，生成满足t分布的采样点；在每个图像块中，提取通道间t分布差分描述子；通过Fisher‑PCA方法构建基于紧致通道间t采样差分的描述子(CITDD)；将最终得到的基于紧致通道间t采样差分的描述子(CITDD)通过线性SVM分类器进行分类的步骤。本发明中，首先通过t分布在图像块中采样微块，通过微块差分对不同颜色通道间的关系进行建模构建通道间t采样差分描述子(InterTDD)；随后将通道间t采样差分描述子(InterTDD)通过Fisher‑PCA方法得到基于紧致通道间t采样差分的描述子；在五个公开的标准纹理数据集上的分类实验结果表示表明，与现有的具有代表性的彩色纹理分类方法相比，更加有效、实用、高效。
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公开(公告)号：CN110348458B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910568093.0
申请日：2019-06-27
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/50 , G06V10/764
Abstract: 一种基于局部方向极值模式的图像纹理分类方法，具体包括以下步骤：首先通过计算局部方向差分计数模式‑奇数位置DLDCP‑OP和局部方向差分计数模式‑偶数位置DLDCP‑EP，组成局部方向差分计数模式直方图VDLDCP；其次提取邻域极值局部模式直方图VNERLP，其包含极值位置模式ELP，极值差分模式EDP，极值压缩模式ECP；将提取的局部方向差分计数模式直方图VDLDCP和邻域极值局部模式直方图VNERLP联合，最后采用卡方距离和最近邻分类器进行分类。本发明有效的捕获了图像纹理的方向信息和像素强度信息，通过连接局部方向差分计数模式和邻域极值局部模式，得到基于方向极值化局部模式的图像纹理分类方法。
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