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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(Dilated Convolutions)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。
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