基于分块阈值LBP算法的光学薄膜表面缺陷分割

为提高光学薄膜缺陷检测的能力和精度,提出一种基于局部二值模式(LBP)的改进算法。通过对采集到的图像进行分块分析,计算全图和各小块离散度,并进行对比。将分块离散度>全图离散度的视为缺陷与背景共存的模块,以该模块中间像素灰度均值作为LBP阈值进行图像处理;分块离散度≤全图离散度的视为平稳模块,将全图灰度均值作为LBP阈值进行图像处理。实验结果表明:该算法能有效地检测出光学薄膜的缺陷,同时也避免了噪声的干扰,证明该算法用于检测光学薄膜缺陷的可行性。

自适应多阈值LBP人脸识别方法

传统的基于多阈值LBP的人脸识别方法在提取梯度特征时需要预设一个固定阈值,不利于该方法的广泛应用。文章提出了一种自适应多阈值LBP人脸识别方法,通过自适应阈值来提取人脸的梯度特征和轮廓特征,然后将这些特征与人脸的局部纹理特征进行特征融合来得到最终的识别结果。该方法较传统的基于多阈值LBP的人脸识别方法更具一般适用性。仿真表明该方法提高了人脸识别率。

基于局部二值模式的作物叶部病斑检测

根据作物叶片症状准确、快速检测作物病害是防治和控制作物病害的基础。为准确检测作物叶部病害,在窗阈值中心对称局部二值模式(WTCSLBP)的基础上,提出了一种作物病斑检测方法。首先利用自适应局部二值模式获取正常叶片图像特征并确定病斑判断阈值,然后将待检测叶片图像分割为大小相同的检测窗,并提取同样特征与阈值进行比较,以判断该检测窗是否有病斑。在三种苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法能够有效检测作物病斑分布特性。与中心对称LBP(CS-LBP)和WTCSLBP相比,该方法具有更少的特征维数和更高的正确识别率。