Abstract-I detta papper föreslår vi en ny textur deskriptor som kallas Fractal Weighted Local Binary Mönster (FWLBP). Fractal dimension (FD) mäter är relativt invariant till skalförändringar, och presenterar en bra korrelation med mänsklig synvinkel av ytjämnhet. Vi har använt denna egendom för att konstruera en skala-invariant deskriptor. Här provtas indatabilden med hjälp av en förstärkt form av det lokala binära mönstret (LBP) över tre olika radier, och sedan användes en indexeringsåtgärd för att tilldela FD-vikter till de insamlade proven. Deskriptorns slutliga histogram har sina egenskaper beräknade med hjälp av LBP och dess vikter beräknade från FD-bilden. Den föreslagna deskriptorn är skala invariant, och är också robust i rotation eller reflektion, och delvis tolerant mot buller och ljusförändringar. Dessutom är den lokala fraktaldimensionen relativt okänslig för bi-Lipschitz transformationer, medan dess utvidgning är tillräcklig för att exakt diskriminera grundläggande textur primitiver. Experimentella resultat från standardiserade texturdatabaser visar att den föreslagna deskriptorn uppnådde bättre klassificeringsgrader jämfört med de senaste deskriptorerna.
Skala invariant har erhållits genom att utforma ett histogram med hjälp av lokala binära mönster och fraktal dimension bildvikter i REF.
FWLBP: A Scale Invariant Descriptor for Texture Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}