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LNIP改进算法及其在材料形貌分类中的应用研究
1
作者
梁纬
逯洋
+1 位作者
孙卓
朱丽娜
《武汉大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期353-361,共9页
针对LNIP(local neighborhood intensity pattern)纹理特征提取算法在旋转、尺度变化方面存在的不足,提出了一种LNIP改进算法RSILNIP(rotation and scale invariant LNIP)。首先,同化邻域信息之间的特征以提高其旋转不变性;其次,采用统...
针对LNIP(local neighborhood intensity pattern)纹理特征提取算法在旋转、尺度变化方面存在的不足,提出了一种LNIP改进算法RSILNIP(rotation and scale invariant LNIP)。首先,同化邻域信息之间的特征以提高其旋转不变性;其次,采用统一编码的方式降低特征提取维度;然后,提取多尺度特征并进行选择,从而增强其尺度不变性;最后,采用并联方式合并特征。将改进算法与同类算法在公共数据集Outex和材料扫描电镜图像数据集SEMdataset上进行分类精度测试,得到改进算法的分类精度分别达到96.76%和98.26%,说明改进算法在图像分类和材料形貌归类上有较好的工程应用价值。
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关键词
RSILNIP
旋转不变
尺度不变
材料形貌分类
原文传递
题名
LNIP改进算法及其在材料形貌分类中的应用研究
1
作者
梁纬
逯洋
孙卓
朱丽娜
机构
吉林师范大学计算机学院
出处
《武汉大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期353-361,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:61572239,61976106,21606099)
吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(编号:JJKH20170376KJ,JJKH20180785KJ)
+1 种基金
国家级创新训练项目(编号:201810203006)
吉林师范大学学术型研究生科研创新计划(编号:研创新201925)。
文摘
针对LNIP(local neighborhood intensity pattern)纹理特征提取算法在旋转、尺度变化方面存在的不足,提出了一种LNIP改进算法RSILNIP(rotation and scale invariant LNIP)。首先,同化邻域信息之间的特征以提高其旋转不变性;其次,采用统一编码的方式降低特征提取维度;然后,提取多尺度特征并进行选择,从而增强其尺度不变性;最后,采用并联方式合并特征。将改进算法与同类算法在公共数据集Outex和材料扫描电镜图像数据集SEMdataset上进行分类精度测试,得到改进算法的分类精度分别达到96.76%和98.26%,说明改进算法在图像分类和材料形貌归类上有较好的工程应用价值。
关键词
RSILNIP
旋转不变
尺度不变
材料形貌分类
Keywords
RSILNIP
rotation invariant
scale invariant
material morphology classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LNIP改进算法及其在材料形貌分类中的应用研究
梁纬
逯洋
孙卓
朱丽娜
《武汉大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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