目前，很多纹理特征提取算法存在分类精度低、计算复杂、参数选择困难等问题

目前，很多纹理特征提取算法存在分类精度低、计算复杂、参数选择困难等问题。因此，本论文主要对纹理特征提取进行研究，在CLBP特征描述符的基础上创新性地提出了可扩展块大小的完整的局部二进制模式算子模型(SB-CLBP ,Scalable Block CLBP)特征提取算法。

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Atualmente, muitos algoritmos de extração de recursos de textura têm problemas como baixa precisão de classificação, cálculo complicado e difícil seleção de parâmetros. Portanto, este artigo estuda principalmente a extração de recursos de textura e propõe inovador um modelo completo de operador de padrão binário local (SB-CLBP, Scalable Block CLBP), algoritmo de extração de recursos com base no descritor de recursos do CLBP. .

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Atualmente, muitos algoritmos de extração de características de textura têm problemas como precisão de classificação baixa, cálculo complicado e difícil seleção de parâmetros. Portanto, este trabalho estuda principalmente a extração de características de textura, e propõe inovadoramente um modelo completo de operador de padrão binário local (SB-CLBP, Scalable BlockBP) algoritmo de extração baseado no descritor de recurso CLBP.

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Atualmente, muitos algoritmos de extração de texturas apresentam alguns problemas, tais Como Baixa precisão de classificação, cálculo complexo e seleção de parâmetros difícil.Por isso, este artigo pesquisa principalmente sobre a extração de Recursos de textura. Com base NOS descritores de funcionalidades CLBP, um algoritmo de extração completo sb-clbp (bloco escalável CLBP) com tamanho de Bloco escalável é inocentemente proposto.<br>

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