局部方向三值模式纹理描述子

为解决LDP算子运算速度较慢、对于有些模式无法精确区分等问题,提出局部方向三值模式纹理描述子。采用自适应阈值,对像素8个方向边缘响应进行三值编码,提取并统计正边缘模式和负边缘模式,联合起来构成局部方向三值模式,作为最终特征来描述图像。在Brodatz数据集和CUReT数据集上将该模式与传统的LBP、LDP、FLDP、LTP算法进行对比实验,对比结果表明,与LDP算法相比,该模式在上述两个数据集上的分类准确率分别提高了5.42%和8.43%,运算速度提高了8倍以上;与LBP、FLDP、FTP相比,该模式也有明显优势。

一种可导向指纹匹配方法的分类因子与实现技术

提出了一种可导向指纹匹配方法的分类因子,通过对不同指纹图像的分类,获得指纹图像对应最适合的匹配法。分类因子基于纹理规则度,纹理能量集中度,纹理平行度,纹理均匀度四种纹理描绘子,分别从图像全局和局部,时域和频域几个不同方面对图像进行分析;通过整合形成描绘子,用与门来实现导向匹配方法。实验结果表明,此方法不必对图像做复杂的前处理,可快速而准确地区分不同类型的图像,综合不同方法的优势,从而从整体上提高了指纹识别的正确率和匹配速度。

基于WLD的纹理分类研究

提出了一种基于韦伯局部特征(WLD)的纹理分类方法。韦伯定律证明了人眼感知能力不仅与刺激的改变相关还与刺激的原始大小相关。而韦伯局部特征正是基于这个原理所设计的,能够很好的反映出纹理的特征。实验表明利用韦伯局部特征进行纹理分类效果明显好于利用其它的图像特征。