《表1 LBP特征统计值》

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《基于BP神经网络的荒漠化草原草种识别与分类》

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图3中，从上到下依次为短花针茅，冷蒿，无芒隐子草和猪毛菜，每一行第一幅图片为原始图像，第二幅为灰度图像，第三幅为LBP图像。从图中可以看到，LBP特征能够将原始图像的纹理信息较好地表达出来。尽管LBP图像能很好地表达出纹理信息，但是数据还是原始图像大小的信息，数据量较大。因此，本研究将图像分为25×25大小的区域，并统计每个区域内LBP值的概率统计直方图，这样会形成4×4个特征直方图。由于使用了3像素的窗口和旋转不变等价模式的圆形算子，因此每个像素点会产生9种可能取值，它们依次为0个1，到8个1，依次编号为1到9。表1为某一区域内的统计值：