Motifs locaux binaires pour la classification d’images de textures multispectrales
Motifs locaux binaires pour la classification d'images de textures multispectrales
Résumé
To discriminate gray-level texture images, spatial texture descriptors can be extracted using the local binary pattern (LBP) operator. In this paper we design an LBP operator that jointly extracts the spatial and spectral texture information directly from a raw image provided by a camera equipped with a multispectral filter array. Extensive experiments on a large dataset show that the proposed descriptor has both low computation cost and high discriminative power with regard to classical LBP descriptors applied to multispectral images.
Les motifs locaux binaires (LBP) permettent d'extraire des descripteurs de texture spatiaux pour discriminer les images de textures en niveaux de gris. Dans cet article, nous proposons un opérateur LBP qui extrait conjointement les informations de texture spatiales et spectrales à partir de l'image brute fournie par une caméra équipée d'une matrice de filtres multispectraux. Nous montrons expérimentalement que le descripteur proposé présente à la fois un faible coût de calcul et un haut pouvoir discriminant par rapport aux descripteurs LBP classiques appliqués aux images multispectrales.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
|---|
Loading...