《表3 实验纹理库介绍：结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达》

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《结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达》

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在特征判别性实验中，在3个较新且较复杂的纹理库（KTH-TIPS、UMD和UIUC）上，将本文算子与目前较先进的LBP变体算子以及计算复杂度较低的神经网络算子比较。为验证本文算子对旋转和图像模糊的鲁棒性，分别在仅具有旋转变化的TC10纹理库和添加了高斯模糊的TC11纹理库上与各实验算子对比。同时，为对比算子的计算复杂度，在TC10纹理库上，将本文算子的特征维度和平均特征提取时间与其他实验算子进行比较。文中所用实验对比算子简单介绍如表2所示，实验数据库介绍如表3所示，各数据库中典型图像样本如图9所示。实验中，所有算子均采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行分类，实验电脑CPU为i5-4570，Matlab版本为R2014a。