Biễu diễn ảnh Texture bằng Mẫu nhị phân cục bộ trên không gian Entropy : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính
Luận văn đề xuất một biến thể của phương pháp biểu diễn ảnh thuộc Mẫu nhị phân cục bộ (Local Binary Pattern - LBP) để phân lớp ảnh bề mặt vật liệu đạt độ chính xác cao. Biến thể này được đặt tên là "Mẫu nhị phân cục bộ hoàn c...
Đã lưu trong:
Tác giả chính: | |
---|---|
Định dạng: | Sách |
Ngôn ngữ: | Undetermined |
Được phát hành: |
Cần Thơ
Trường Đại học Cần Thơ
2020
|
Những chủ đề: | |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |
---|
LEADER | 02410nam a2200229Ia 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | CTU_239592 | ||
008 | 210402s9999 xx 000 0 und d | ||
082 | |a 006.42 | ||
082 | |b D513 | ||
088 | |a 8480101 | ||
100 | |a Lê, Thị Kim Dung | ||
245 | 0 | |a Biễu diễn ảnh Texture bằng Mẫu nhị phân cục bộ trên không gian Entropy : | |
245 | 0 | |b Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính | |
245 | 0 | |c Lê Thị Kim Dung ; Nguyễn Vũ Lâm (Cán bộ hướng dẫn) | |
260 | |a Cần Thơ | ||
260 | |b Trường Đại học Cần Thơ | ||
260 | |c 2020 | ||
520 | |a Luận văn đề xuất một biến thể của phương pháp biểu diễn ảnh thuộc Mẫu nhị phân cục bộ (Local Binary Pattern - LBP) để phân lớp ảnh bề mặt vật liệu đạt độ chính xác cao. Biến thể này được đặt tên là "Mẫu nhị phân cục bộ hoàn chỉnh trên không gian Entropy" (The completed local entropy binary patterns (CLEBP). Phương pháp này tích hợp một đại lượng thông tin của mức xám ảnh vào trong các toán tử LBP được tính dựa trên các điểm ảnh (Pixel) trong một cấu trúc cục bộ mà không có quá trình huấn luyện trước. Bộ biểu diễn ảnh CLEBP lưu giữ cả thông tin toàn cục và cục bộ của ảnh Texture trong khi vẫn có khả năng chịu được nhiễu. Ngoài ra, nghiên cứu này sử dụng bộ lọc Biologically Inspired Filtering (BF) là bộ lọc mô phỏng cơ chế hoạt động của võng mạc hoạt động giống như mắt người làm kỹ thuật tiền xử lý. Thực nghiệm chỉ ra rằng, phương pháp được đề xuất (Trích đặc trưng trên diện rộng) dựa trên LBP truyền thống (Trích chọn đặc trưng cục bộ) đã bổ sung ưu điểm cho nhau và đạt kết quả phân lớp tốt. | ||
650 | |a Nhận dạng mẫu quang,Optical pattern recognition | ||
904 | |i Hải | ||
910 | |c tvtrong | ||
980 | |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |