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為提高煙霧識(shí)別的檢測(cè)率和降低誤報(bào)率，首先提岀了基于置信水平的局部三值模式（ CLLTP），進(jìn)而提出了基于 CLLTP的組合特征模型（ M CLLTP）。 CLLTP是依據(jù)差分圖像的像素值呈正態(tài)分布而提出的一種改進(jìn)的局部三值模式。 M CLLTP模型提取了原圖的 CLLTP特征、 Gabor特征圖的加權(quán)的 CLLTP特征和邊緣特征圖的 CLLTP特征，并融合它們生成 M CLLTP特征。對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示， M CLLTP方法在三個(gè)煙霧數(shù)據(jù)集上都獲得了較高的檢測(cè)率和F1分?jǐn)?shù)、較低的誤報(bào)率，在兩個(gè)紋理數(shù)據(jù)庫(kù)上獲得了最高的平均召回率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法對(duì)煙霧和紋理具有很好的辨識(shí)能力，非常適用于煙霧識(shí)別。
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