Standarden Local Binary Mönster (LBP) betraktas som en av de mest beräkningseffektiva bilddeskriptorerna för fjärranalys (RS) inom ramen för storskalig innehållsbaserad RS-bildsökning (CBIR). Den har dock begränsad diskrimineringskapacitet för att karakterisera RS-bilder med hög dimension med komplext semantiskt innehåll. Det finns flera LBP-varianter som introduceras i datorseende som kan utökas till RS CBIR för att effektivt övervinna det ovan nämnda problemet. I detta syfte presenterar detta dokument en jämförande studie för att analysera och jämföra avancerade LBP-varianter i RS CBIR-domänen. Vi introducerar inledningsvis en kategorisering av LBP-varianterna baserat på de specifika CBIR-problemen i RS, och analyserar den senaste metodologiska utvecklingen i varje kategori. Alla bedömda LBP-varianter introduceras för första gången inom ramen för RS-bildsökningsproblem, och har experimentellt jämförts i termer av deras: 1) diskrimineringsförmåga att modellera semantisk information på hög nivå som finns i RS-bilder (och därmed hämtningsprestandan), och 2) beräkningskomplex i samband med hämtning och funktionsexpansionstid. Index Terms-lokalt binärt mönster, innehållsbaserad bildsökning, fjärranalys.
Nyligen, Tekeste et al. REF presenterade en jämförande studie av lokala binära mönster (LBP) deskriptor för fjärranalys datainsamling.
Advanced Local Binary Patterns for Remote Sensing Image Retrieval
{'venue': 'IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'journal': 'IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}