基于BEMD和LBP提取特征纹理分类.pdfVIP

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第29卷第9期    计算机应用与软件 Vol29No.9 2012年9月   ComputerApplicationsandSoftware Sep.2012 基于BEMD和LBP提取特征的纹理分类 1 1 1 2 陈 露  李秀秀  林怡茂  杨 涛 1(华南师范大学物理与电信工程学院 广东广州510006) 2(广西大学电气工程学院 广西南宁530004) 摘 要  对于纹理图像的分类,采用二维经验模式分解将图像分解成一系列的固有模态函数(IMF)和残差,并结合局部二值模式 (LBP)对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取的方法。为了验证算法的有效性,对自然纹理进行特征提取,并结合支持 向量机(SVM)算法对提取的特征向量进行分类,分类精确度达到98%以上。 关键词  二维经验模态分解 局部二值模式 特征提取 支持向量机 纹理分类 中图分类号 TP391.41    文献标识码 A DOI:10.3969/j.issn.1000386x.2012.09.065 TEXTURECLASSIFICATIONBASEDONFEATUREEXTRACTIONWITHBEMDANDLBP 1 1 1 2 ChenLu LiXiuxiu LinYimao YangTao 1(SchoolofPhysicsandTelecommunicationEngineering,SouthChinaNormalUniversity,Guangzhou510006,Guangdong,China) 2(CollegeofElectricalEngineering,GuangxiUniversity,Nanning530004,Guangxi,China) Abstract  Anewmethodcombiningthebidimensionalempiricalmodedecomposition(BEMD)withlocalbinarypattern(LBP)ispro posedfortextureimageclassification.TheLBPisusedtoextractthefeaturesofaseriesofvariousintrinsicmodefunctions(IMFS)images andresidualimages,whicharedecomposedbybidimensionalempiricalmodefromtheimage.Tovalidatetheavailabilityofthealgorithm,we extractthefeatureofthenaturaltextureimagesandclassifytheextractedeigenvectorswithsupportvectormachine(SVM).Theclassification accuracyachieves98%orhigher. Keywords  Bidimensionalempiricalmodedecomposition(BEMD) Localbinarypattern(LBP) Featureextraction Supportvector machine(SVM) Textureclassification 对信号进行Hilbert变换。文献[11]利用灰度共生矩阵和二维 0 引 言 经验模态分解进行特征提取。局部二值模式(LBP)是一种有效 的纹理描述算子,由于其对图像局部纹理特征的卓

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