基于局部比率二元模式的纹理分类算法

局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)在纹理分类中具有广泛应用,然而现有的LBP分类方法易受到噪声的影响,鲁棒性并不高.为解决这个问题,提出一种利用像素邻域信息实现纹理图像分类的局部比率二元模式方法.该方法考虑到噪声的随机性及图像中像素的局部相似性,使用像素的局部邻域向量来表示此像素及其强度,能够减小噪声带来的影响,并通过局部比率实现中心点像素与邻域像素的比较.实验表明,提出的方法与经典的LBP方法及几种改进的LBP方法相比,具有较强的分类能力,同时对图像中的噪声具有较好的鲁棒性.