请教各位,我刚接触算法这块。用LBP和CLBP-s做图像分析,得到的图谱完全不一样,看很多文献说两者一样,不知道什么意思🥺
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- Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室 2024-03-23 02:39关注
i鲨鱼辣椒 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5LBP和CLBP-S虽然在图像分析中都用于纹理特征提取,但它们基于不同的原理和计算方法。因此,它们得到的图谱会有所不同。
LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是一种用来表示图像纹理特征的方法,它通过比较像素点与其周围邻域像素点的灰度值大小关系,生成一个二值化模式描述,用于描述局部领域的纹理特征。LBP特征是通过统计每个像素点与其邻域像素点的灰度关系,生成一个二进制位串来表示特征。LBP的计算过程简单、高效,且具有一定的旋转不变性和灰度不变性。
CLBP-S(Completed Local Binary Patterns - Sign)是LBP的扩展版本,它引入了图像边界处理和统计特征的加权操作。CLBP-S在计算LBP特征时,将邻域内的像素点的统计特征(包括平均值、方差等)也考虑在内,从而获得更丰富的纹理信息。同时,CLBP-S还引入了符号化操作,用不同符号表示不同的纹理模式,进一步提升了纹理特征的表达能力。
所以,尽管LBP和CLBP-S的原理和计算方法有所相似,但由于CLBP-S考虑了更多的特征信息,并引入了符号化操作,导致它们在图谱上可能会有较大的差异。
解决方案如下:
- 确保你正确实现了LBP和CLBP-S算法,并了解它们的原理和计算步骤。
- 检查你的LBP和CLBP-S算法实现是否存在错误或缺失。
- 比较LBP和CLBP-S算法的计算结果,了解它们的差异。可以分别针对不同图像进行实验和比较。
- 阅读相关文献和研究论文,了解其他学者对于LBP和CLBP-S的相关研究和比较结果,查找不同实现方式、参数设置等方面的影响。
- 考虑尝试其他的纹理特征提取方法,看是否存在更适合你的应用场景的算法。
注:请注意问题不要涉及任何敏感信息或不当内容,感谢配合。
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