tailieunhanh - Một nghiên cứu so sánh các không gian màu cho nhận dạng hình ảnh đám mây dựa trên đặc trưng LBP và đặc trưng LTP

Bài viết Một nghiên cứu so sánh các không gian màu cho nhận dạng hình ảnh đám mây dựa trên đặc trưng LBP và đặc trưng LTP đề xuất một nghiên cứu so sánh để chọn không gian ứng viên tốt nhất để mã hóa hình ảnh đám mây bằng cách hợp nhất nhiều phương pháp mô tả texture. Phương pháp đề xuất được đánh giá trên cơ sở dữ liệu SWIMCAT (Singapore Whole-sky IMaging CATegories database). | Dương T. H. Hà và Lâm T. T. Dzi. HCMCOUJS-Kỷ yếu 17 2 123-131 123 Một nghiên cứu so sánh các không gian màu cho nhận dạng hình ảnh đám mây dựa trên đặc trưng LBP và đặc trưng LTP A comparative study of color spaces for cloud images recognition based on LBP and LTP features Dương Thị Hồng Hà1 và Lâm Trần Tuấn Dzi1 Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam 1 Tác giả liên hệ Email dthongha@ THÔNG TIN TÓM TẮT DOI HCMCOUJS. Bài toán phân loại sử dụng mô tả texture được áp dụng rộng rãi trong việc nhận dạng hình ảnh đám mây trên mặt đất do hiệu quả của nó. Phương pháp Local Binary Pattern LBP và các biến Ngày nhận 20 09 2022 thể của LBP thường được sử dụng để nghiên cứu trong việc biểu Ngày nhận lại 06 10 2022 diễn hình ảnh đám mây. Sự lựa chọn không gian màu thích hợp có thể nâng cao hiệu suất của hệ thống nhận dạng cho nhiều ứng Duyệt đăng 08 10 2022 dụng. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một nghiên cứu so sánh để chọn không gian ứng viên tốt nhất để mã hóa hình ảnh đám mây bằng cách hợp nhất nhiều phương pháp mô tả texture. Từ khóa Phương pháp đề xuất được đánh giá trên cơ sở dữ liệu hình ảnh đám mây trên mặt đất SWIMCAT Singapore Whole-sky IMaging CATegories LBP-LTP nhận dạng hình ảnh database . đám mây nhận dạng pattern ABSTRACT phân loại đám mây tích hợp dữ liệu The classification problem using texture features is applied widely to recognize ground-based cloud images because of its efficiency. Local Binary Pattern and their variants are often Keywords investigated to extract cloud image features. The consistent choice of color space can sharpen the recognition system performance of ground-based cloud images some applications. In this paper we propose a comparative study LTP-LBP cloud images to elect the best nominee in color space for coding cloud images recognition pattern recognition cloud by combining multiple texture feature extraction methods. The classification data fusion proposed .