I detta dokument föreslås en ny texturdeskriptor baserad på den lokala områdesintensitetsskillnaden för innehållsbaserad bildsökning (CBIR). För beräkning av textur funktioner som lokala binära mönster (LBP), den centrala pixel i en 3×3 fönster av en bild jämförs med alla återstående grannar, en pixel i taget för att generera en binär bit mönster. Den ignorerar effekten av de angränsande grannarna av en viss pixel för sin binära kodning och även för textur beskrivning. Den föreslagna metoden bygger på konceptet att grannar till en viss pixel innehåller betydande mängd texturinformation som kan övervägas för effektiv textur representation för CBIR. Med detta i åtanke, utvecklar vi en ny textur deskriptor, namngiven som lokal granne Intensity Mönster (LNIP) som beaktar den relativa intensiteten skillnaden mellan en viss pixel och centrum pixel genom att överväga sina angränsande grannar och generera ett tecken och en magnitud mönster. Eftersom tecken- och magnitudmönster innehåller kompletterande information till varandra, är dessa två mönster sammanfogade till en enda funktionsdeskriptor för att generera en mer konkret och användbar funktionsdeskriptor. Den föreslagna deskriptorn har testats för bildsökning på fyra databaser, inklusive tre databaser med texturbilder -Brodatz texturbilddatabas, MIT VisTex databas och Salzburg texturdatabas och en ansiktsdatabas -AT&T ansikte databas. De precisions- och recallvärden som observeras i dessa databaser jämförs med vissa toppmoderna lokala mönster. Den föreslagna metoden visade en betydande förbättring jämfört med många andra befintliga metoder. 1 1 Inlämnat förtryck 2
Ett nyligen utfört arbete av Banerjee et al. I REF införs en ny funktionsbeskrivning som kallas "Local Grannskap Intensity Mönster" (LNIP).
Local Neighborhood Intensity Pattern: A new texture feature descriptor for image retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}