基于局部二值模式的医学图像检索

提出了一种基于局部二值模式(LBP)和纹理模式统计进行医学图像检索的方法,计算了LBP和局部方差的联合直方图,改进了Log-likelihood统计距离度量算法.通过仿真表明:改进的Log-likelihood统计算法比Log-likelihood统计算法检索准确率高:与基于Gabor纹理特征图像检索相比较,该局部二值纹理模式检索算法检索准确率能提高8%以上.     

一种基于二维局部二值模式的纹理图像分类方法

局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在纹理分类中受到越来越多的关注,传统的基于局部二值模式的图像识别方法在LBP直方图统计时仅仅考虑到LBP模式值本身的数量统计,却忽略了模式值之间的相关性.针对这一问题,本文提出一种二维局部二值模式（Two Dimensional Local Binary Pattern,2DLBP）方法,并用于纹理图像识别.首先以旋转不变均匀LBP特征图为基础,引入滑动窗口和LBP模式对的概念,统计LBP模式图的上下文信息,构造出2DLBP特征;然后改变LBP中的半径参数,构造图像的多分辨率2DLBP特征,并利用支持向量机（SVM）的分类方法进行纹理分类;最后选取Brodatz、CUReT、UIUC、FMD四个公开纹理库分别进行纹理分类测试.理论验证表明该方法具有良好的通用性,可以与LBP的其他变型结合成为新的图像特征构造方法.同时,实验结果表明,本文提出方法具有较好的纹理图像分类能力.     

一种基于改进LBP特征的人脸识别

传统的LBP算子只利用了局部的信息,而忽略了全局信息。MB_LBP算子虽然充分考虑了全局信息,但对局部信息的表示不足。在此提出一种改进后的LBP特征的人脸识别方法,改进后的LBP算子不仅能够利用局部特征,同时也兼顾了全局信息。该方法首先将人脸图像分块,对于每个分块,计算LBP特征,对于得到的LBP特征,根据其中心像素和分块灰度均值关系重新进行计算得到改进后的LBP特征,最后采用最近邻分类器进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,改进后的识别效果优于使用传统LBP算子和MB_LBP算子。采用改进后的LBP算子,能够明显提高识别率,在ORL和YALE的实验显示能提高3%~8%左右的识别率。     

基于凹凸局部二值模式的纹理图像分类

针对传统局部二值模式(LBP)及其扩展方法往往会将具有不同视觉特征的局部邻域赋予相同二值模式值的问题,提出了一种新的凹-凸LBP划分方法。首先通过选择最优参数将具有相同二值模式值的邻域划分为凹凸两类,然后分别统计每类特征并组合在一起进行纹理分类。为验证新方法的性能,实验采用3个在纹理分析领域广泛应用的图像库进行分类实验,结果表明,本文方法明显提高了传统LBP方法的分辨能力。     

自适应阈值及加权局部二值模式的人脸识别

针对局部二值模式(LBP)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)方法描述图像纹理特征时,阈值不能自动选取并且图像中不同子块的贡献也没有进行区分的问题,该文提出一种自适应阈值及加权的局部二值模式方法。首先,将图像进行分块,采用设定的自适应阈值提取每个子块的LBP或CS-LBP纹理直方图;然后,将各子图像的信息熵作为直方图的加权依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,并将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;最后,通过快速计算图像均值加快了算法的计算速度。在人脸数据库上进行的实验证明,利用该文提出的方法提取纹理特征,并结合最近邻分类法可以得到较高的正确识别率。     

基于LBP特征集成学习的人脸识别技术研究

我国传统LBP人脸识别技术只是针对局部信息进行识别而忽略全局信息,在特殊环境中,当人脸受到光线、背景变化等原因而造成模糊现象时,只采用局部识别会导致识别效率和准确度降低。对此,文章提出一种基于LBP特征集成学习的人脸识别算法C-MB-LBP,该算法主要是将人体的脸部图像进行分块并得出LBP特征,根据中心像素以及分块的灰度值进行计算,得到新的LBP特征,最后再利用近邻分类器对其特征进行识别,从而识别人脸。实验结果表明,文章所提算法对于人脸识别不再仅限于局部的识别,更注重全局识别,使人脸识别效率显著提高,识别时间大大降低。     

多特征融合的自适应加权采样上下文感知相关滤波跟踪算法

针对传统相关滤波器使用特征单一、背景信息不足等缺点,提出一种多特征融合的自适应加权采样的上下文感知相关滤波算法.首先,对于灰度图像序列,采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及灰度特征相融合;对于彩色图像序列,则采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及颜色(CN)特征...     

一种结合分离滤波器与局部二进模式的快速人眼定位方法

为了解决低质量人脸图像中的快速人眼定位问题,提出一种结合分离滤波器与局部二进模式(LBP)的快速人眼定位算法,该方法快速有效地计算多尺度局部二进模式(LBPs)值,并且利用串级的思想,结合分离滤波器与LBP,进行快速精确的人眼定位.仿真实验表明,与一般的LBP方法相比,该方法在保证人眼定位精度的同时,具有更快的计算速度,在BiolD人脸库中,在两个尺度上计算,平均每幅人脸图像的计算时间下降近40%.     

基于局部边缘二值模式的图像检索

在定义局部边缘的基础上提出了局部边缘二值模式(LEBP),并结合Gabor滤波器将其扩展到多分辨率LEBP(MLEBP)。对传统的中心对称局部二值模式(CS-LBP)和方向局部二值模式(D-LBP)进行了改进,新描述符在不增加计算复杂度和提高特征维数的基础上,进一步融入了局部边缘信息。为验证新描述符的性能,采用3个通用的纹理图像库进行图像检索实验。结果表明,结合本文方法,明显提高了传统描述符的分辨能力。     

联合改进LBP和超像素级决策的高光谱图像分类

高光谱图像在有标签样本数目较少的情况下进行分类时,除了利用光谱特征外,空间纹理特征也是必不可少的。本文提出了一种利用多尺度多方向局部二值模式（LBP）描述子获取纹理特征,并结合超像素级指导决策的支持向量机分类方法。首先,本文方法将传统LBP描述子改进为多尺度多方向LBP描述子,一方面充分考虑了邻域像素之间的关系,另一方面在计算时分别考虑了水平垂直方向和对角方向。其次,在利用统计直方图获得纹理特征时,采用了多个尺寸窗口组合的方式,以获得多范围、高精度的纹理特征。第三,对传统的简单线性迭代聚类（SLIC）超像素分割方法进行改进,重新定义了光谱距离并引入了纹理特征距离,获得更精确的超像素分割图。最后,利用超像素分割图结合多数投票策略,对分类结果进行进一步的指导校正。实验表明,本文方法能够更有效的提取纹理特征,再结合超像素分割图的指导决策,进一步提升高光谱图像的分类性能。     

基于LBP和深度学习的手写签名识别算法

为优化手写签名识别算法性能,提出了一种局部二值模式(LBP)和深度学习相结合的手写签名识别算法.针对签名图像进行预处理、维纳滤波去除噪声;将预处理签名图像分为3×4子块,LBP应用于分块后的每个子图像,并将每个子块的纹理直方图特征连接起来,形成全局直方图特征;将得到的特征向量作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面,对签名图片进行识别.基于GPDS、MCYT及原创数据库进行实验,识别率误差分别为5.S5％、9.3％、1.17％,有效提高了手写签名的识别精度,符合实际应用的要求.     

基于视觉特征的图像检索重排序

主要介绍了在基于关键字的图像检索结果上,利用视觉特征对图像进行重排序。由于关键字对图像的描述存在一定的偏差,所以检索结果难免存在偏差。尽管如此,基于关键字的检索结果中依然有一定比例的图片是与用户期望相关的,利用这一相关性可以建立一个由图像视觉特征描述的用户目标概念,以此作为基准采用分段插入排序对基于关键字的图像检索结果进行重排序,此方法既提高了检索准确率,又能满足实时性要求。文中介绍的方法采用了两种视觉特征,颜色直方图和局部二值模式(LBP)。     

一种用于信息注释和鉴别的二值图像水印算法

针对二值图像应用,提出了一种适用于信息注释和鉴别的分块二值图像水印新算法.算法的计算量较小而嵌入容量较大,通过对可用分块的像素模式划分优先级,提供了水印嵌入容量和图像质量间平衡的手段.水印提取不需原图像,但需提供嵌入位置的信息.     

多尺度局部结构主导二值模式学习图像表示

通过零均值化的微观结构模式二值化(ZMPB)处理,该文提出一种立足于局部图像多尺度结构二值模式提取的图像表示方法。该方法能够表达图像中可能出现的各种具有视觉意义的重要模式结构,同时通过主导二值模式学习模型,可以获得适应于图像数据集的主导特征模式子集,在特征鲁棒性、鉴别力和表达能力上达到优异性能,同时可以有效降低特征编码的维度,提高算法的执行速度。实验结果表明该算法性能优异,具有很强的鉴别能力和鲁棒性,优于传统LBP和GIMMRP方法,和很多最新算法结果相比,也具有竞争优势。     

基于SLBP深度信念网络的人脸识别研究

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法。首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念网络的深度学习架构,将SLBP直方图输入到深度信念网络中,采用无监督逐层训练法和有监督BP算法去训练网络,实现网络的自学习和自优化,得到网络参数;最后,利用DBN分类、识别人脸图像。仿真实验证实,所提人脸识别方法在识别率和鲁棒性方面优于传统人脸识别方法。     

LBP和2DDCT相结合的单幅人脸图像识别

LBP（局部二值模式）作为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具有不变性,在单幅人脸图像识别具有很好的应用。在研究此理论的基础上提出了一种基于局部二值模式（LBP）与二维离散余弦变换（2DDCT）相结合的人脸识别方法。将单幅的人脸图像规则的分成多个子块,对每个子块进行LBP变换,把每个LBP变换的后的子块分别用2DDCT变换到频率域,大部分信息保存在低频部分,选取低频作为人脸的频率域特征,有效的降低了维数,使计算量降低。实验结果表面,在ORL人脸数据库上具有较高的识别率。     

基于分块颜色特征和相关反馈的图像检索技术

在基于内容的图像检索(CBIR)中,对于传统的颜色直方图完全没有空间分布信息,提出了一种新的分块划分,并且结合颜色特征的图像检索方法。该方法结合了图像的整体与分块颜色分布,两幅图像之间的相似度为整体相似度和分块局部相似度的加权和,并且在检索中加入相关反馈技术,针对检索结果适当地调整权值,以达到更新图像整体与局部颜色特征的权重的目的。最后,实验结果表明该算法能很好地提高检索性能。     

分块CS-LBP和加权PCA的低分辨率人脸识别

针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图 像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分分析(PCA)算法的低分辨率人脸识别算法。 首先利用分块CS-LBP算子提取低分辨率人脸图像的特征;然后利用加权PCA算子对特 征进行降维, 从而得到更强的分类特征;最后利用最近邻分类器选出人脸最优分类类别并计算识别率。在 ORL人脸库上的实验表明,在人脸图像分辨率下降到(12×10)时,本 文算法的识别率仍能达 到85.00%,基本满足了实际运用中对识别率的要求,并且降低了运算 时间。     

基于融合DCT和LBP特征提取的面部表情识别

针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。     

基于金字塔分解和扇形局部均值二值模式的鲁棒纹理分类方法

针对传统局部二值模式(LBP)的特征鉴别力有限和噪声敏感性问题,该文提出一种基于金字塔分解和扇形局部均值二值模式的纹理特征提取方法。首先,将原始图像进行金字塔分解,得到对应于不同分解级别的低频和高频(差分)图像。为提取兼具鉴别力和稳健性的特征,进一步采用阈值化处理技术将高频图像转化为正、负高频图。然后,基于局部均值操作提出一种扇形局部均值二值模式(SLMBP),用于计算各级分解图像的纹理特征码。最后,对纹理特征码进行跨频带的联合编码和跨级别的直方图加权,从而获得最终的纹理特征。在公开的3个纹理数据库(Outex, Brodatz和UIUC)上进行分类实验,结果表明该文所提方法能够有效地提高纹理图像在无噪声环境和含高斯噪声环境下的分类精度。