基于全局二值模式的特征提取方法及其应用

作者：徐科; 宋畅

来源：模式识别与人工智能, 2013, (09): 872-877.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2013.09.007

• 局部二值模式
• 全局二值模式
• 特征提取
• 缺陷识别 Local Binary Pattern
• Global Binary Pattern
• Feature Extraction
• Defect Recognition

提出一种全局二值模式(GBP)的纹理分析方法,解决局部二值模式(LBP)易受噪声影响的问题.GBP中采用一个大邻域模板的平均值代替LBP中的中心像素,弱化了噪声的影响,但GBP对光照不均的抵抗能力不如LBP.在钢板表面缺陷识别中,由于钢板表面图像既有较大的噪声,又存在着严重的光照不均现象,因此提出GBP与LBP二维直方图结合的方法,该方法结合GBP和LBP的特性.将该方法应用于中厚板和连铸坯表面缺陷的识别,实验结果表明GBP与LBP的结合方法同时具有光照不变性和对噪声不敏感的特性,对裂纹缺陷的识别率达到96%以上.

• 出版日期2013
• 单位北京科技大学