I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att koda över-kanal textur korrelation för färg textur klassificering uppgift. För det första studerar vi kvantitativt sambandet mellan olika färgkanaler med hjälp av Local Binary Mönster (LBP) som texturdeskriptor och med hjälp av Shannons informationsteori för att mäta korrelationen. Vi finner att (R, G) kanalpar uppvisar starkare korrelation än (R, B) och (G, B) kanalpar. För det andra föreslår vi en ny deskriptor för att koda överkanalskonsistensen. Den föreslagna deskriptorn kan väl fånga den relativa variansen av texturmönster mellan olika kanaler. Samtidigt är vår deskriptor beräkningseffektiv och robust till bild rotation. Vi utför omfattande experiment på fyra utmanande färg texturdatabaser för att validera effektiviteten av det föreslagna tillvägagångssättet. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar sin mest relevanta motsvarighet (Multichannel colour LBP), och uppnår den toppmoderna prestandan.
I REF föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att koda överkanalell texturkorrelation för färg/textur klassificering uppgift.
Exploring Cross-Channel Texture Correlation for Color Texture Classification.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}