基于边缘模式和主导学习框架的相似纹理分类

来源：计算机工程与应用杂志2017年第23期北京时间：

作者：闫怀鑫，王 瑜，张 娜

单位：北京工商大学 计算机与信息工程学院，北京 100048

摘要：边缘是进行相似纹理图像分类的有效特征之一，为了提高边缘检测精度，使用可变化的局部边缘模式（Varied Local Edge Pattern，VLEP）算法，利用像元及其近邻的灰度变化进行区域统计，同时从多尺度和多方向的角度提取纹理边缘特征。然而，当图像分辨率发生变化，或图像受到光照、反射的影响时，纹理计算可能会出现较大偏差。为此，在VLEP算法的基础上，提出主导学习框架相似纹理分类方法，通过构建全局主导模式集，解决纹理计算偏差导致的类间距离小和类内距离大的问题。实验结果表明，主导边缘模式思想可以有效地提高相似纹理图像的分类准确率。

关键词：纹理分类,可变局部边缘模式,主导学习框架,全局主导模式集