uu.seUppsala universitets publikasjoner
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
αLBP – a novel member of the Local Binary Pattern family based on α-cutting
University of Novi Sad, Faculty of technical sciences.
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Mathematical Institute, Serbian Academy of Sciences and Arts, Belgrade, Serbia. (Centre for Image Analysis)ORCID-id: 0000-0001-7312-8222
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Mathematical Institute, Serbian Academy of Sciences and Arts, Belgrade, Serbia. (Centre for Image Analysis)ORCID-id: 0000-0002-6041-6310
2015 (engelsk)Inngår i: Proc. 9th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis, IEEE , 2015, s. 13-18Konferansepaper, Publicerat paper (Fagfellevurdert)
Abstract [en]

Local binary pattern (LBP) descriptors have been popular in texture classification in recent years. They were introduced as descriptors of local image texture and their histograms are shown to be well performing texture features. In this paper we introduce two new LBP descriptors, αLBP and its improved variant IαLBP. We evaluate their performance in classification by comparing them with some of the existing LBP descriptors - LBP, ILBP, shift LBP (SLBP) and with one ternary descriptor - LTP. The texture descriptors are evaluated on three datasets - KTH-TIPS2b, UIUC and Virus texture dataset. The novel descriptor outperforms the other descriptors on two datasets, KTH-TIPS2b and Virus, and is tied for first place with ILBP on the UIUC dataset.

sted, utgiver, år, opplag, sider
IEEE , 2015. s. 13-18
Emneord [en]
Histograms, Binary codes, Accuracy, Fuzzy sets, Image processing, Noise
HSV kategori
Forskningsprogram
Datoriserad bildbehandling
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:uu:diva-267294DOI: 10.1109/ISPA.2015.7306025ISI: 000378419400003ISBN: 978-1-4673-8032-4 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:uu-267294DiVA, id: diva2:872652
Konferanse
ISPA 2015, September 7–9, Zagreb, Croatia
Forskningsfinansiär
VINNOVATilgjengelig fra: 2015-09-09 Laget: 2015-11-19 Sist oppdatert: 2018-12-02

Open Access i DiVA

Fulltekst mangler i DiVA

Andre lenker

Forlagets fulltekst

Personposter BETA

Lindblad, JoakimSladoje, Natasa

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Lindblad, JoakimSladoje, Natasa
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetric

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 299 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf