研究目的
设计一种新的特征提取器，使其在纹理分类中同时实现高效性、独特性和鲁棒性。
研究成果
所提出的树形采样结构和混合特征提取方法显著提高了分类精度和抗噪鲁棒性，在保持适中复杂度的同时，适用于实时应用场景。
研究不足
该方法可能具有中等复杂度和维度（1148维），且性能可能取决于图像分辨率和噪声水平。未来需要更深入地研究噪声影响。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于树形采样的混合多尺度特征提取方法用于纹理分类
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于树形采样的混合多尺度特征提取方法用于纹理分类
DOI：10.1109/ICIP.2018.8451520
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
效率、独特性和鲁棒性是纹理分类应用中特征提取器的三大主要目标。本文设计了一种旨在同时实现这三个目标的新特征提取器，其贡献有三点：首先，提出树形多尺度采样结构以获取沿两个圆和一个八边形分布的采样点；其次，通过混合策略对采样值进行量化获得四个直方图向量，采用均值滤波作为预处理步骤抑制噪声，并将四个向量拼接形成判别向量；最后，在不同数据集上与多种知名特征提取器进行对比实验。结果表明该方法能有效稳健地提升分类准确率，且具有适中复杂度。源代码详见：https://github.com/madd2014/TSSHM。
作者：
Dongdong Ma，Ziqin Chen，Qingmin Liao
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