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局部二进制模式综述
局部二进制模式综述
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局部二进制模式综述
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局部二进制模式
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LBP的源代码,实用性强,非常适合用于图像的纹理提取。
局部二进制特征描述算法综述1
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及相似背景信息的影响具有良好鲁棒性,成为当前的研究重点和必然趋势。在局部特征描述算法的研究过程中,lowe 等首先提出浮点型的尺度不变特征变换算法 SIFT该算
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PLBP:具有金字塔表示的有效局部二进制模式纹理描述符
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局部二进制模式(LBP)是一种有效的纹理描述符,在纹理分类和面部识别中具有成功的应用。 常规LBP描述符有许多扩展。 扩展之一是主要局部二进制图案,其目的是提取纹理图像中的主要局部结构。 第二个扩展表示Gabor变换域(LGBP)中的LBP描述符。 第三个扩展是多分辨率LBP(MLBP)。 另一个扩展是用于视频纹理提取的动态LBP。 在本文中,我们将传统的本地二进制模式扩展到金字塔变换域(PLBP
局部二进制算法
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金典的LBP算法,在图像处理特别是图像的质量评价中具有很有使用价值
采用完整局部二进制模式的伪装语音检测.docx
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用于纹理分类的中值鲁棒扩展局部二进制模式
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使用Weber局部描述符和局部二进制模式检测接缝雕刻图像
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局部二进制模式:计算图像 LBP(局部二进制模式)。-matlab开发
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LBP 测试像素与其相邻像素之间的关系,将这种关系编码为一个二进制字。 这允许检测模式/特征,同时不受对比度变化的影响。 当前提交的内容是逐像素实现和基于过滤的实现,从而大大缩短了运行时间。 两种实现都实现了相同的结果,同时运行在不同的阶段。 除非出于教育或调试目的,否则请勿使用“ pixelwiseLBP”。 当前的实现与来自http://www.ee.oulu.fi/mvg/files/pdf
完成用于纹理分类的鲁棒局部二进制模式
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原始的LBP描述子有两个明显的缺点,一是对噪声敏感,二是容易把不同的结构模式描述成具有RLBP可以有效的解决这两个问题,首先模版的中央价值被局部均值所代替,局部均值对于噪声和亮度变化是鲁棒的。 LBP算法,此处也提出了CRLBP算法,进一步提高了鲁棒性,实验结果证明了算法的有效性。
使用基于局部二进制模式的纹理修复的图像修复技术
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局部极端边缘二进制模式:简单的 LEEBP-matlab开发
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使用局部二进制模式和马尔可夫随机场的空间光谱高光谱分类
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LBP.zip_LBP特征_LBP算子_lbp_局部二进制模式
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输入图像的局部二进制模式变换:此函数对输入图像执行局部二进制模式变换-matlab开发
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该函数计算输入图像 Input_Im 的 LBP 变换。 LBP算子的参数是(P=8,R), 其中 P - 半径为 R 的区域中的采样点数。 半径 R 是函数的输入参数。 R = 1、2、3 等的可能值。 如果输入图像是 COLOUR,则执行灰度变换。
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基于局部二进制模式方差的分数阶微分医学图像增强算法
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研究了分数阶微分及其掩模算子的特性,提出了一种新的基于局部二进制模式方差(LBPV)的分数阶微分的图像增强算法,运用LBPV理论对图像进行了特征提取,构建了更加有效的分数阶掩模模板。实验结果表明,与现有的分数阶...
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通过使用局部属性保留,基于curvelet和局部二进制模式特征的人脸识别
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本文提出了一种基于Curvelet变换和局部二进制模式算子的人脸识别特征提取新方法。 这种方法的动机是基于两个观察结果。 其中之一是Curvelet变换是一种新的各向异性多分辨率分析工具。 可以有效地表示图像边缘不连续性; 另一个是局部二进制模式算子是面部图像的最佳当前纹理描述符之一。 由于不同频带中的Curvelet特征代表原始图像的不同信息,因此我们针对不同频带使用不同的方法提取了这些特征。
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查看浮点数在内存中的二进制模式
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