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LBP技术在图像纹理特征展示中的应用

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简介:
本研究探讨了局部二值模式(LBP)技术在提取和展现图像纹理特征方面的潜力与优势,通过实验分析验证其在增强图像细节表现力上的有效性。 使用VS2010和OpenCV实现LBP算法来检测图像的纹理特征,并运行程序以显示效果图。

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客服
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  • LBP
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    本研究探讨了局部二值模式(LBP)技术在提取和展现图像纹理特征方面的潜力与优势,通过实验分析验证其在增强图像细节表现力上的有效性。 使用VS2010和OpenCV实现LBP算法来检测图像的纹理特征,并运行程序以显示效果图。
  • LBP.rar_LBPLBP向量_lbp
    优质
    本资源深入探讨了局部二值模式(LBP)特征及其在图像处理领域的广泛应用,包括纹理分析、人脸检测与识别等场景。 提取一幅图像的LBP特征,输入为一幅图片,输出为一个256维的行向量,代表图像的LBP特征。
  • 基于分割
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    本研究聚焦于利用纹理特征进行图像分割的技术探讨,通过分析和提取图像中的纹理信息,以实现更精确、高效的图像分割。这种方法在计算机视觉领域具有广泛应用前景。 本段落采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解,并利用各层的小波系数能量作为特征向量。通过模糊c-均值聚类(FCMC)算法实现图像分割,同时提出了一种改进的分割方法:首先进行粗分割,然后针对边缘部分进一步细化处理。实验结果显示该方法显著提升了图像分割的速度和精度。
  • LBP提取
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    LBP(局部二值模式)特征提取技术是一种用于图像处理和计算机视觉中描述纹理特征的有效方法。它通过比较中心像素与其邻域内的像素值得到一组二进制码,进而统计形成特征向量,广泛应用于人脸识别、场景分类等领域。 LBP特征的提取包括uniform patterns模式、rotation-invariant模式以及 uniform rotation-invariant patterns模式,代码可以直接运行。
  • MATLAB提取(包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD和Gabor)
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下应用广泛的几种纹理特征提取方法,涵盖灰度共生矩阵(GLCM)、梯度共生分布(GLDS)、局部二值模式(LBP)、高斯马尔可夫随机场(GMRF)、傅里叶描述子(FD)及Gabor滤波器等技术。 这里总结了一些常用的纹理特征提取方法,并且这些方法都是用MATLAB编写并经过测试确认有效的。希望对大家有所帮助。
  • MATLAB提取(包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD和Gabor)
    优质
    本文综述了在MATLAB环境下应用广泛的六种纹理特征提取方法,涵盖灰度共生矩阵(GLCM)、梯度共生矩阵(GLDM)、局部二值模式(LBP)、高斯马尔可夫随机场(GMRF)、傅里叶描述子(FD)和Gabor滤波器。这些技术为图像分析提供了强大的工具集,适用于多种领域如医学影像、卫星遥感等。 这里汇总了一些常用的纹理特征提取方法,并且都是用MATLAB编写的代码,经过测试后有效。希望这些资源能够帮助大家。 提供的源码包括详细的SIFT(尺度不变特征变换)特征提取与匹配步骤介绍。关于SIFT的具体内容在此不多赘述。这份MATLAB版本的源码主要是为初学者提供学习参考之用。本人也是刚接触相关知识不久,代码亲自测试过,希望能对大家有所帮助。 欢迎大家一起交流探讨,共同进步。这些代码是我从别人那里获取并重新整理过的。
  • Python使LBP方法提取并进行分类步骤
    优质
    本简介阐述了利用Python编程语言实施局部二值模式(LBP)技术来提取和分析图像中的纹理特征,并基于这些特征对图像进行分类的过程。 本段落主要介绍了如何使用Python实现LBP(局部二值模式)方法来提取图像的纹理特征并进行分类。文章通过详细的示例代码进行了讲解,对学习或工作中需要应用此技术的人来说具有很高的参考价值。希望有兴趣的朋友可以继续阅读和实践。
  • GLCM, GLDS, LBP, GMRF 和 Gabor .zip
    优质
    该资料包含五种常用图像纹理特征提取方法(GLCM、GLDS、LBP、GMRF和Gabor)的相关代码与实例,适用于计算机视觉及模式识别领域的研究与学习。 GLCM(灰度共生矩阵)、GLDS(灰度线性递减统计量)、LBP(局部二值模式)、GMRF(高斯马尔可夫随机场)以及Gabor滤波器是一些常用的纹理特征提取方法,希望这些信息能对大家有所帮助。
  • LBP算法OpenCV提取(VS2010)
    优质
    本文章介绍了如何利用LBP算法在Visual Studio 2010环境下通过OpenCV库实现图像纹理特征的高效提取与分析。 图像纹理提取使用LBP算法在OpenCV中的实现(针对VS2010环境)。