王爱斐
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：东北林业大学更多>>
- 发文基金：引进国际先进农业科技计划中央高校基本科研业务费专项资金黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：电子电信建筑科学自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于混合高斯模型的地板块纹理分类算法研究
- 地板块纹理识别分类是地板生产过程中的关键环节，利用计算机视觉技术按地板块纹理特征进行分类，具有理论、实用双重价值。本文在局部二值模式(Local BinaryPattern，LBP)和混合高斯模型(Gaussian mi...
- 王爱斐
- 关键词：纹理识别混合高斯模型局部二值模式
- 文献传递
- 基于扩展的LBP算子地板块纹理分类研究被引量：1
- 2013年
- 针对地板块纹理分类问题,首次引入局部二值模式LBP算子提取地板块纹理特征。本文提出一种基于扩展的LBP算子地板块纹理分类方法。在阐述LBP算子基本原理的基础上,采用中值滤波法去除图像噪点,以减少噪点对图像纹理特征的干扰,将均匀模式和旋转不变性与传统的LBP算子相融合,提取地板块纹理特征,经KNN分类器实现地板块纹理分类。实验结果表明该方法识别速度快、辨识准确率高,优于传统的灰度共生矩阵法,为地板块纹理分类的研究提供新思路。
- 曹军王爱斐陈宇
- 关键词：纹理分类LBP算子旋转不变性
- 基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类算法被引量：3
- 2013年
- 为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于Kmeans-GMM模型的地板块纹理分类方法.在阐述混合高斯模型GMM及参数估计算法原理的基础上,采用灰度共生矩阵提取地板块纹理特征,结合Kmeans算法,通过训练得到各类纹理所对应的混合高斯模型GMM的参数,实现对地板块纹理分类.实验结果表明该方法辨识准确率高、识别速度快,优于传统的神经网络分类法以及SVM算法,为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路.
- 陈宇王爱斐江露曹军
- 关键词：纹理识别混合高斯模型
