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Hybrid euler fractional local binary patterns for texture classification
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DOI：10.1016/j.asej.2026.104175.png)
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摘要
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本研究引入了欧拉分数阶局部二值模式（FGLBP）及其鲁棒变体FGLBP-M和FGLBP-O，以解决传统整数阶LBP固有的噪声敏感性和细节丢失问题。通过将分数阶梯度经由欧拉近似整合到局部凹凸微观结构框架中，FGLBP利用可调参数捕捉细微的“微观拓扑”特征和弱边界。在基准数据集上的实验结果展示了最先进的性能，在ALOT数据集上达到98.26%的准确率，在STex上达到95.56%。实验还证实了其对高斯噪声的卓越鲁棒性，即使在极端信噪比下也能保持优异的准确率。此外，所提出的方法生成紧凑的特征向量（1×200），并保持高计算效率，在各种LBP变体中持续表现优异，同时与VGG16和ResNet101等复杂深度学习架构相比仍具有竞争力或更优。这些发现确立了FGLBP作为一种资源受限的纹理识别领域的强大且实用的解决方案。
Keyword:
Euler approximation
Local binary patterns
Fractional derivative
Texture classification
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