基于局部二值模式多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類(lèi)-畢業(yè)論文外文翻譯

1、本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）外文翻譯及原文外文翻譯及原文題目：MultiresolutionGrayScaleRotationInvariantTextureClassificationwithLocalBinaryPatterns（section2）姓名：學(xué)號(hào)：學(xué)院：數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院外文翻譯：基于局部二值模式多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類(lèi)（節(jié)選）1基于局部二值模式多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類(lèi)（節(jié)選）T

2、imoOjalaMattiPietikainenSeniMemberIEEETopiMaenpaa摘要：本文描述了理論上非常簡(jiǎn)單但非常有效的，基于局部二值模式的、樣圖的非參數(shù)識(shí)別和原型分類(lèi)的，多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類(lèi)方法。此方法是基于結(jié)合某種均衡局部二值模式，是局部圖像紋理的基本特性，并且已經(jīng)證明生成的直方圖是非常有效的紋理特征。我們獲得一個(gè)一般灰度和旋轉(zhuǎn)不變的算子，可表達(dá)檢測(cè)有角空間和空間結(jié)構(gòu)的任意量子化的均衡模式，并提出

3、了結(jié)合多種算子的多分辨率分析方法。根據(jù)定義，該算子在圖像灰度發(fā)生單一變化時(shí)具有不變性，所以所提出的方法在灰度發(fā)生變化時(shí)是非常強(qiáng)健的。另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，算子在小鄰域內(nèi)或同一查找表內(nèi)只要幾個(gè)操作就可實(shí)現(xiàn)。在旋轉(zhuǎn)不變性的實(shí)際問(wèn)題中得到了良好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與來(lái)自其他的旋轉(zhuǎn)角度的樣品一起以一個(gè)特別的旋轉(zhuǎn)角度試驗(yàn)而且測(cè)試得到分類(lèi)證明了基于簡(jiǎn)單旋轉(zhuǎn)的發(fā)生統(tǒng)計(jì)學(xué)的不變性二值模式的分辨是可以達(dá)成。這些算子表示局部圖像紋理的空間結(jié)構(gòu)的又一特色是，由結(jié)合所表

4、示的局部圖像紋理的差別的旋轉(zhuǎn)不變量不一致方法，其性能可得到進(jìn)一步的改良。這些直角的措施共同證明了這是旋轉(zhuǎn)不變性紋理分析的非常有力的工具。關(guān)鍵詞：非參數(shù)的，紋理分析，Outex，Brodatz，分類(lèi)，直方圖，對(duì)比度2灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的局部二值模式我們通過(guò)定義單色紋理圖像的一個(gè)局部鄰域的紋理T，如P（P1）個(gè)象素點(diǎn)的灰度級(jí)聯(lián)合分布，來(lái)描述灰度和旋轉(zhuǎn)不變性算子：（1）01()cPTtggg???其中，gc為局部鄰域中心像素點(diǎn)的灰度值，gp（p