基于局部二值模式和灰度共生矩阵的纹理特征提取技术研究

《基于局部二值模式和灰度共生矩阵的纹理特征提取技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：TP391.4密级：公开专业学位研究生学位论文基于局部二值模式和灰度共生矩阵的纹理论文题目（中文）特征提取技术研究TheStudyonTextureFeatureExtraction论文题目（外文）MethodBasedonLBPandGLCM研究生姓名杨龙飞学位类别工程硕士专业学位领域计算机技术学位级别硕士校内导师姓名、职称刘莉副教授校外导师单位、姓名论文工作起止年月2015年6月至2016年4月论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年5月学位授予日期校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文

2、中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和

3、汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：兰州大学硕士研究生学位论文基于局部二值模式和灰度共生矩阵的纹理特征提取技术研究基于局部二值模式和灰度共生矩阵的纹理特征提取技术研究摘要随着网络和多媒体技术的发展，数字图像的应用变得更为广泛，对图像的分析和处理日益重要。纹理特征作为图像的底层特征，能够综合反映出图像的灰度级统计、空间分布和结构信息。因此，提取出有效

4、的纹理特征对于图像的分类和检索起着重要的作用。图像分类过程包括图像特征提取和相似性度量两个阶段，而相似性度量方法经过多年的研究已经趋于成熟，所以本文重点讨论了图像的纹理特征提取技术。相对相是一种新的图像信息提取技术。在图像变换域中，相位信息体现出奇异发生的位置，系数的模值体现了变化的强度。局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）能够反映出图像像素点间的微观结构，被广泛地用于纹理图像分类并取得较高的分类正确率。经过深入研究相对相和LBP，本文提出了局部相对相二值模式并设计出LRPBP（LocalRelativePhaseBinaryPattern）方法。该方法首先

5、通过Gabor变换得到图像的相对相信息，在此基础上使用LBP进行纹理特征提取，使用相对相信息构造出图像的局部结构作为纹理特征并应用于图像分类中。实验表明本文提出的LRPBP方法能够取得比LBP更高的分类正确率。一幅图像中包含着丰富的信息，图像的一种属性通常只能提取出图像的一部分信息，在对图像进行分类时往往没有基于多特征的分类效果好。因此，为了提高图像检索正确率，本文结合LBP和LRPBP提取纹理特征并对纹理图像进行分类。实验证明采用多特征时对图像进行分类的效果要优于使用单一特征的分类效果。最后，论文对旋转不变纹理图像分类技术做了初步探索，提出一种小波域中基于灰度共生矩阵的旋转不变纹

6、理特征提取方法。该方法在小波域的低频子带上计算灰度共生矩阵，并计算低频、高频部分的统计特征，最后将二者结合共同作为图像的纹理特征进行纹理图像分类。实验证明本文提出的基于灰度共生矩阵和统计信息的特征提取方法在旋转不变纹理图像分类中能够取得较好的分类效果。关键词：纹理特征，特征提取，图像分类，局部二值模式，局部相对相二值模式，旋转不变，灰度共生矩阵I兰州大学硕士研究生学位论文基于局部二值模式和灰度共生矩阵的纹理特征提取技术研究TheStudyonTextureFeatureExtractionMethodBasedonLBPandGLCMAbstractWiththedevelopme

7、ntoftheInternetandmultimediatechnology,extensiveuseofdigitalimageshasresultedinthefactthatimageprocessingandanalysisisincreasinglybecomingimportant.Texturefeatureisalowlevelfeatureofimagesandcansyntheticallyreflectthechangesofgray-value