基于改进的LBP和Gabor滤波器的纹理特征提取方法

摘要

纹理提取是计算机视觉领域的一项重要任务，纹理提取的质量对纹理分类的准确性具有关键影响.传统单一的纹理提取方法难以准确描述各类纹理的特征.本文提出一种基于改进的位置局部二值模式(IPLBP)和Gabor滤波器的纹理提取算法，其中，改进算法在局部二值模式(LBP)的基础上通过提取纹理位置信息来提高纹理描述能力.利用改进后的LBP算法提取局部纹理信息，Gabor滤波器提取全局纹理信息，将两种特征信息进行融合后使用支持向量机(SVM)进行分类.实验结果表明，所提出的算法在纹理材质分类任务上展现出了良好的性能.相比传统的LBP算法，该算法能够更准确地捕捉不同纹理特征之间的差异.

关键词

纹理提取 / 局部二值模式 / Gabor滤波器 / 支持向量机