纹理基元通常表现为一种局部特征，因此对局部特征的描述就是对潜在的纹理基元进行描述。因此，本章方法利用这5个特征量构造一个局部特征向量，用这个局部特征向量来描述每个像素所在区域的局部纹理特征，并将其作为纹理基元的学习对象。......
2025-09-29
全局与局部Gabor特征融合的最佳权值参数分析
【摘要】：对全局Gabor特征和局部Gabor特征进行特征融合时，根据本章所采用的线性加权求和的特征融合策略，需要确定加权参数w的最佳值。综上所述可以看出，当w=0.8时，全局Gabor特征和局部Gabor特征实现了最佳的特征融合，实验获得了最高的纹理图像识别精度，所以本章方法设置w=0.8，并在本章后续的实验中均采用这里设置的最佳w参数值。
对全局Gabor特征和局部Gabor特征进行特征融合时，根据本章所采用的线性加权求和的特征融合策略，需要确定加权参数w的最佳值。由于KTH-TIPS纹理库含有丰富的光照、旋转和尺度变化，是一个具有挑战性的纹理库，所以本章选择在KTH-TIPS纹理库上开展仿真实验，以确定最佳的权值w。在实验中通过不断调节权值w，可获得对应情况下不同的纹理识别精度，具体的权值和对应的识别精度实验结果如图3-5所示。
(https://www.chuimin.cn)
图3-5 特征融合权值w对纹理识别精度的影响
从图3-5可以看出，当w=0时，提取的纹理特征仅利用了局部Gabor特征，没有利用全局Gabor特征的信息，此时的纹理识别精度不太理想；当w从0开始逐渐增大时，逐渐引入更多的全局Gabor特征分量，此时对应的纹理识别精度不断提高；当w=0.8时，全局Gabor特征和局部Gabor特征实现了最佳的特征融合效果，此时获得的融合特征具有最强的鉴别能力，所以此时的纹理识别精度达到最高；当w>0.8时，随着w值的不断增加，纹理识别精度又呈现逐步下降的趋势；当w=1时，提取的纹理特征仅利用了全局Gabor特征，没有利用局部Gabor特征的信息，此时的识别精度也没有达到最高。综上所述可以看出，当w=0.8时，全局Gabor特征和局部Gabor特征实现了最佳的特征融合，实验获得了最高的纹理图像识别精度，所以本章方法设置w=0.8，并在本章后续的实验中均采用这里设置的最佳w参数值。
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2025-09-29
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