[发明专利]基于局部二值模式和Zernike矩的纹理图像分类方法及系统

权利要求书

1.一种基于局部二值模式和Zernike矩的纹理图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

输入待分类的纹理图像；

分别根据局部二值模式和Zernike矩提取所述待分类纹理图像和训练纹理图像的局部二值模式旋转不变量纹理特征和Zernike矩旋转不变量形状特征，其中，所述局部二值模式旋转不变量纹理特征包括信号旋转不变量纹理特征、幅值旋转不变量纹理特征和方向旋转不变量纹理特征；

将所述局部二值模式的信号旋转不变量纹理特征、幅值旋转不变量纹理特征和所述Zernike矩旋转不变量形状特征进行组合；

根据组合结果分别计算所述待分类纹理图像与训练纹理图像的卡方距离；以及

根据所述局部二值模式的方向旋转不变量纹理特征对所述待分类纹理图像与训练纹理图像的卡方距离进行修正，并选择距离最小的训练图像的所属类别作为所述待分类纹理图像的类别。

2.如权利要求1所述的基于局部二值模式和Zernike矩的纹理图像分类方法，其特征在于，所述组合结果通过如下公式表示，所述公式为，

其中，F表示组合结果，为局部二值模式信号旋转不变量纹理特征，为局部二值模式的幅值变化旋转不变量纹理特征，Z^ri为Zernike矩旋转不变量形状特征。

3.如权利要求1所述的基于局部二值模式和Zernike矩的纹理图像分类方法，其特征在于，所述Zernike矩旋转不变量形状特征通过如下同时表示，所述公式为，

Anm=n+1πΣxΣyVnm(ρ,θ)f(x,y),]]>

其中，A_nm为Zernike矩旋转不变量形状特征，V_nm(ρ,θ)为复杂的多项式，f(x,y)为输入图像或训练图像，ρ为起始点到像素位置(x,y)处的向量的长度，θ为x轴沿逆时针方向旋转至向量ρ的角度，x和y分别为像素坐标，n为自然数。