第40卷第3期2023年9月doi:10.12084/j.issn.2096-3289.2023.03.009基于多尺度LBP算子的大理石纹理分割算法苏州科技大学学报(自然科学版)JournalofSuzhouUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition)Vol.40No.3Sep.2023邹智伟，张战成*，姚浩男，徐少康（苏州科技大学电子与信息工程学院，江苏苏州215009）摘要：纹理分割算法是仿大理石石材生产的重要步骤。大理石图像中各种纹理特征交杂在一起，当前主流纹理分割算法无法将其清楚、连续地分割。受空洞卷积(DilatedConvolutions）的启发，提出一种多尺度LBP算子(MLBP),该算子将边缘和内部像素点组合排列，生成多个尺度算子，增大了特征提取的感受野，通过多个子尺度算子的融合能捕获到纹理的变化,可以适应大理石图像纹理风格多变的特点,增强特征提取的泛化能力。基于GMM聚类算法，在真实大理石数据集上验证了纹理分割效果，像素精度（PA）为93.2%，平均像素精度（MPA)为89.3%，平均交并比（MIoU)为71.2%，与FCN、K-means和FCM等聚类算对比实验显示，MLBP特征算子优于传统的LBP特征算子。关键词：纹理分割；LBP算子；混合高斯；大理石纹理中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：2096-3289(2023)03-0071-06“源于自然，超越自然”是建筑类人造石材装饰的价值追求。人造大理石的图案通常采集于天然石材，先经设计师修饰出图，然后经布料系统处理，分成多个颜色通道在模具中喷料制造。传统布料系统依赖人工对大理石图片进行纹理分割，成本高昂，同时分割结果也受个人主观因素影响，造成了新花色设计周期长、生产效果和原始设计效果偏差大等问题。利用图像处理技术对图片进行智能分割，代替传统的人工抠图，实现大理石的智能布料，是智能制造的发展方向。传统的图像分割算法只考虑了像素值信息而忽视图像中形状信息和纹理信息"，不符合纹理分割的要求。由于天然大理石纹理具有随机和不规则的特点，并且大理石纹理很难用高层语义特征描述，基于深度学习的FCN（FullyConvolutionalNetworks）、APC-Net（AdaptivePyramidContextNetwork）等场景分割算法很难直接用于大理石的纹理分割。目前纹理分割方法主要分为以下几类：基于灰度共生矩阵(Grey-LevelCo-occurrenceMatrix,GLCM)的纹理分割算法[2]、基于Gabor滤波器的纹理分割算法[3和基于局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)的纹理分割算法困等。大理石图像纹理的底层视觉特征表示和聚类分割是实现分离的关键步骤。常用的特征描述算子有灰...
