模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2013, Vol. 26 Issue (9): 872-877    DOI:
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基于全局二值模式的特征提取方法及其应用
徐科,宋畅
北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083
Feature Extraction Method Based on Global Binary Patternand Its Application
XU Ke,SONG Chang
National Engineering Research Center for Advanced Rolling,University of Science
and Technology Beijing,Beijing 100083

全文: PDF (663 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 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.
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作者相关文章
徐科
宋畅
关键词 局部二值模式全局二值模式特征提取缺陷识别    
Abstract:Texture analysis based on Global Binary Pattern (GBP) is proposed to solve the problem that Local Binary Pattern (LBP) is sensitive to noises. In GBP,center pixels used in LBP are replaced by the mean values of large neighborhood templates,and effects of noises are weakened. However,the resistance to uneven illumination by GBP is worse than that by LBP. For surface defect recognition of steel plates,both noises and uneven illumination are serious in the images of steels. The combination of GBP and LBP with bivariate histogram is presented and applied to surface defect recognition of steel plates and slabs. The experimental results show that the combination of GBP and LBP is invariant to uneven illumination and insensitive to noises,and classification rate of cracks is up to 96%.
Key wordsLocal Binary Pattern    Global Binary Pattern    Feature Extraction    Defect Recognition   
收稿日期: 2012-11-05     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家科技支撑计划项目(No.2012BAB19B06)、中央高校基本科研业务费专项项目(No.FRF-TP-09-027B)资助
作者简介: 徐科(通讯作者),男,1972年生,研究员,博士生导师,主要研究方向为表面检测、图像处理、机器视觉、智能系统.E-mail:xuke@ustb.edu.cn.宋畅,男,1987年生,硕士研究生,主要研究方向为表面检测、图像处理.
引用本文:   
徐科,宋畅. 基于全局二值模式的特征提取方法及其应用[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(9): 872-877. XU Ke,SONG Chang. Feature Extraction Method Based on Global Binary Patternand Its Application. , 2013, 26(9): 872-877.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2013/V26/I9/872
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