ABSTRACT Detta papper föreställer sig en ny texturdeskriptor som behåller sin klassificeringsnoggrannhet under varierande förhållanden av bildorientering, skala och belysning. Den föreslagna overlappade multi-orienterade Tri-skala Local Binary Mönster (OMTLBP) textur deskriptor förblir också okänslig för additiv vit Gaussian buller. Det vågformade nedbrytningsstadiet i OMTLBP ger robusthet för fotometriska variationer, medan de två efterföljande stegen -överlastat multi-orienterad fusion och flerskalig fusion ger motståndskraft mot geometriska omvandlingar inom en bild. Isolerad kodning av ingående pixlar längs varje skala i den gemensamma histogrammet gör det möjligt för den föreslagna deskriptorn att fånga både mikro- och makrostrukturer i texturen. Utförandet av OMPLBP utvärderas genom klassificering av en mängd olika texturerade bilder som tillhör Outex, KTH-TIPS, Brodatz, CUReT och UIUC dataset. De experimentella resultaten bekräftar den föreslagna metodens överlägsenhet när det gäller klassificeringsnoggrannhet jämfört med de senaste texturdeskriptionerna för bullriga bilder.
Det överlappade multiorienterade treskaliga lokala binära mönstret (OMTLBP) REF är robust mot AWGN-buller även i närvaro av variationer i orientering, skala och belysning.
Texture Representation Through Overlapped Multi-Oriented Tri-Scale Local Binary Pattern
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}