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An Efficient Method for Texture Classification with Local Binary Pattern Based on Wavelet Transformation

机译:基于小波变换的局部二值模式纹理有效分类方法

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摘要

In this paper, we present an efficient method for texture classification with local binary pattern based on wavelet transformation. We improve the Local Binary Pattern approach with Wavelet Transformation to propose the texture classification. We used four class of Brodatz textures data base for proposed method. Each class is divide to 64 texture image and then wavelet transformation is applied to each texture. After transformed texture from wavelet the feature extraction matrix is formation using LBP. We verify the other method and proposed method is very good and efficient for classification texture image.
机译:在本文中,我们提出了一种基于小波变换的局部二值模式纹理分类的有效方法。我们使用小波变换改进了局部二值模式方法,以提出纹理分类。我们使用四类Brodatz纹理数据库作为提出的方法。将每个类别划分为64个纹理图像,然后将小波变换应用于每个纹理。从小波变换纹理后,使用LBP形成特征提取矩阵。我们验证了另一种方法,并且该方法对于分类纹理图像非常有效。

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