基于顶帽变换和 LBP算子的纹理特征提取方法OA

针对顶帽变换能有效消除不均匀背景这一特点，结合 LBP算子能很好地描述图像局部空间结构以及在纹理分类中有高区分能力的特点，提出了顶帽变换和 LBP 算子相结合的多特征组合纹理特征提取方法。经实验验证可知，这种多特征组合的纹理特征提取方法能够提高对 Outex数据集分类的准确率，并得出结论：特征提取方法应当遵循多特征组合、组合特征间差异大和组合特征维数小的原则。