طبقه‌بندی بافت‌ تصویر نقش بسیار مهمی در بینایی ماشین و پردازش تصویر دارد. اولین و مهم‌ترین مرحله در طبقه‌بندی بافت تصویر، استخراج ویژگی از تصویر می‌باشد. تاکنون روش‌های بسیار زیادی برای استخراج ویژگی از تصاویر بافتی ارائه شده‌اند اما از میان روش‌های موجود الگوهای باینری محلی، در شکل اصلی و بهبودیافته خود، به دلیل سادگی در پیاده‌سازی و استخراج ویژگی‌های مناسب با دقت طبقه‌بندی بالا، مورد توجه بسیاری از متخصصان این زمینه قرار گرفته است. شکل اصلی الگوهای باینری محلی هرچند از نظر پیاده‌سازی بسیار ساده است، اما زمانی که شعاع همسایگی افزایش یابد پیچیدگی محاسباتی بالایی دارد. شکل بهبودیافته الگوهای باینری محلی نیز به الگوهای همگن برچسب‌های متمایز و به تمام الگوهای غیر همگن یک برچسب یکسان انتساب می‌دهد و این امر، طبقه‌بندی تصاویری که دارای درصد بالایی از الگوهای غیر همگن می‌باشند را با مشکل مواجه می‌سازد. در این مقاله، یک شکل جدید از الگوهای باینری محلی ارائه شده است که پیچیدگی محاسباتی آن نسبت به شکل اصلی الگوهای باینری محلی کمتر و دقت طبقه‌بندی آن نیز از شکل اصلی و بهبودیافته الگوهای باینری محلی بیشتر می‌باشد. روش ارائه‌شده در این مقاله نه تنها تصاویر با الگوهای همگن را به خوبی طبقه‌بندی می‌کند، بلکه در مورد تصاویری که دارای حجم بسیار بالایی از الگوهای غیر همگن می‌باشند نیز به خوبی عمل می‌کند. همچنین می‌توان با تغییر در بازه‌های شدت روشنایی، محلی یا سراسری‌بودن ویژگی‌ها را کنترل کرد. دقت طبقه‌بندی برای تمام تصاویر بافتی موجود در پایگاه داده Brodatz و Outex، کارایی روش ارائه‌شده را نشان می‌دهد. پرونده مقاله

طبقه‌بندی بافت از جمله شاخه‌های مهم پردازش تصویر است و مهم‌ترین نکته در طبقه‌بندی بافت‌ها، استخراج ویژگی‌های تصویر بافتی است. یکی از مهم‌ترین و ساده‌ترین روش‌ها، روش مبتنی بر الگوی دودویی محلی است که به دلیل سادگی در پیاده‌سازی و استخراج ویژگی‌های مناسب با دقت طبقه‌بندی بالا، مورد توجه قرار گرفته است. در اغلب روش‌های الگوی دودویی محلی بیشتر به الگوهای محلی همگن توجه شده و همه اطلاعات قسمت‌های ناهمگن تصویر صرفاً به عنوان یک ویژگی استخراج می‌شود. در این مقاله، یک شکل جدید از نگاشت الگوهای دودویی محلی ارائه شده که از اطلاعات الگوهای ناهمگن به شکل مناسب استفاده می‌کند. یعنی بر خلاف اغلب روش‌های قبلی، در اینجا از الگوهای محلی ناهمگن ویژگی‌های بیشتری استخراج می‌شود و در نتیجه دقت طبقه‌بندی بالاتر می‌رود. ضمن این که کلیه نکات مثبت روش‌های موجود مانند غیر حساس بودن به چرخش و تغییرات روشنایی را دارد. روش ارائه‌شده با استخراج ویژگی‌های بیشتر از الگوهای ناهمگن به دقت بالاتری از طبقه‌بندی نسبت به روش‌های مشهور و مهم دست یافته است. پیاده‌سازی روش ارائه‌شده روی پایگاه بافتی Outex این بهبود را نشان می‌دهد. پرونده مقاله