基于局部二值模式的图像特征提取技术

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致谢

1 引言

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 图像检索技术的发展过程

1.2.2 图像纹理特征的发展及现状

1.3 图像检索数据库

1.4 图像检索流程的相关介绍

(1) 图像 的预处理操作

(2) 特征提取和特征数据库的建立

(3) 相似度的计算以及排序

1.5.1 主要研究工作

1.5.2 内容安排

2 局部二值模式及其扩展方法

2.1 传统局部二值模式方法

2.1.1 LBP算子

2.1.2 旋转不变的LBP算子

2.2.1 LDP算子

2.2.2 ILBP算子

2.2.3 LTP算子

2.2.4 TPLBP算子

2.3 从量化模式方面的改进

2.3.1 DLBP算子

2.3.2 disLBP算子

2.4 其他改进方案

2.5 本章小结

3 基于局部极值的纹理特征提取

3.1.1 LMEQEP算子

3.1.2 局部多方向极值模式(LMDP)

3.1.3 特征降维

3.2 实验结果与分析

3.2.1 相似度计算

3.2.2 阈值选取实验

3.2.3 在Corel1k图像库上的实验

3.2.4 在Curet图像库上的实验

3.2.5 在UIUC图像库上的实验

3.3 本章小结

4 基于梯度和局部多值模式的纹理特征提取

4.1 传统二值模式的分析

4.2 基于梯度和局部多值模式的图像纹理特征

4.2.1 梯度计算

4.2.2 特征提取

4.3 实验结果与分析

4.3.1 参数选取实验

4.3.2 在Corel1k图像库上的实验

4.3.3 在Curet图像库上的实验

4.3.4 在UIUC图像库上的实验

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

作者简历

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