用于纹理特征提取的改进的成对旋转不变共生局部二值模式算法

针对用于纹理特征提取的成对旋转不变共生局部二值模式（PRICoLBP）算法计算特征维度大、旋转不变性较差、对光照变化敏感的问题,提出一种融合局部纹理信息的改进PRICoLBP算法。首先,分别最大化和最小化图像像素点的二值序列,得到两个邻域像素点的坐标,由中心像素点坐标和得到的邻域像素点坐标计算出共生点对的坐标;其次,利用完备二值模式（CLBP）算法提取图像的每个像素点的纹理信息。在相同分类器下,对Brodatz、Outex（TC10,TC12）、Outex（TC14）、CUReT和KTH_TIPS数据库的分类实验中,所提算法的识别率比PRICoLBP算法分别提高了0.17、0.24、2.65、2.39和2.04个百分点。实验结果表明,所提算法在处理纹理旋转变化、光照条件多样的图像时具有较好的识别效果。     

高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法EI北大核心CSCD

纹理图像中存在的光照、旋转、尺度变化使纹理分类成为一个极具挑战性的问题.针对传统的纹理分类算法在同时解决光照、旋转、尺度变化问题和实时性方面存在的不足,提出一种高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法.首先利用原始图像及其2次高斯滤波图像构造尺度空间,采用带邻域主导方向的完备局部二值模式算法在不同尺度上提取光照、旋转不变的纹理特征;然后利用跨尺度取模式最大值的方法获得尺度不变的纹理特征;最后利用最近子空间分类器进行分类.在5个有代表性的纹理库上进行实验的结果表明,该算法不需要预先学习,能较好地解决纹理分类中的光照、旋转、尺度变化问题,并具有较高的实时性.     

基于图元旋转不变性和相位统计信息的LBP算法在纹理分类中的研究

传统的LBP算法缺少对图元的相位分析,因此不能较好地区分由图元旋转形成的同类纹理图像.文中提出了一种融合图元旋转不变性和相位统计信息的纹理分析算法.新算法利用图元旋转不变性的等价类约简纹理特征,减小纹理旋转带来的分类误差,然后利用图元的统计相位特征进一步划分纹理图像分类集,进而解决由旋转不变性带来的欠分类问题.该算法选...     

成对旋转不变的共生自适应完全局部三值模式

针对成对旋转不变的共生局部二值模式（PRICoLBP）旋转不变性较差及其相关改进算法EPRICoELBP对光照变化和噪声干扰较为敏感的问题,提出了一种增强成对旋转不变的共生自适应阈值完全局部三值模式。通过自适应阈值局部三值模式（ALTP）将图像分成Upper和Lower模式;分别在两种模式中找出像素点LBP特征极大、极小值对应的邻域起始编码点,利用中心像素点与其LBP特征极大、极小值对应的邻域起始编码点作为方向矢量,来确定中心像素点的上下文共生点对;利用自适应阈值完全局部三值模式（ACLTP）提取Upper和Lower模式中共生点对的局部纹理信息;联合上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,进行纹理图像识别检测。在应用广泛的Brodatz、Outex（TC10、TC12-h、TC12-t、TC14）、CUReT、KTH_TIPS、UIUC标准纹理库中,该算法相较于原始的PRICoLBP算法和其他算法在分类准确率上均有一定的提升,且在添加了高斯噪声和椒盐噪声的KTH_TIPS纹理库中,该算法依旧保持了较高的分类准确率。实验结果表明,该算法对旋转、光照变化和噪声干扰具有较强的鲁棒性。     

综合颜色和纹理特征的图像检索

提出一种综合颜色和纹理特征的图像检索算法.使用圆环法分割图像所提取的颜色特征,不仅包含了图像的空间信息,突出了用户的感兴趣区域,而且消除了固定分块法对图像旋转比较敏感的缺点.采用改进的共生矩阵算法提取纹理特征.最后对颜色和纹理特征进行综合.实验结果表明,提出的综合算法具有更高的查准率.     

增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式

目的 针对成对旋转不变的共生局部二值模式（PRICoLBP）算法对图像光照、旋转变化鲁棒性较差,且存在特征维度过大的问题,提出了一种可融合多种局部纹理结构信息的有效特征——增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式。方法 首先,对图像各像素点的邻域像素点灰度值进行二值量化得到二值编码序列,并不断旋转二值序列得到以不同邻域点作为编码起始点对应的LBP值;然后,分别利用极大、极小LBP值对应的邻域起始编码点和中心像素点确定两个方向矢量,并沿这两个方向矢量在两个不同尺度图像上选取上下文共生点;其次,利用扩展局部二值模式（ELBP）算法的旋转不变均匀描述子来提取上下文共生点对的中心像素灰度级、邻域像素灰度级及径向灰度差异特征间的相关性信息;最后,用上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,检测纹理图像类别。结果 通过对Brodatz、Outex （TC10、TC12）、Outex （TC14）、CUReT、KTH-TIPS和UIUC纹理库的分类实验,改进算法的识别率比原始的PRICoLBP算法识别率分别提高了0.32%、0.57%、5.62%、3.34%、2.1%、4.75%。结论 利用像素点LBP特征极值对应的起始编码序列来选取上下共生点对,并用ELBP算法提取共生点对局部纹理信息,故本文方法能更好描述共生点对间的高阶曲率信息及更多局部纹理信息。在具光照、旋转变化的Outex、CUReT、KTH-TIPS纹理库图像分类实验中,所提方法比原始PRICoLBP算法取得了更高的识别率。实验结果表明,改进算法相比于原始算法能在较低的特征维度下对图像光照、旋转变化具有较好的鲁棒性。     

基于纹理图像分析的生物视觉模型不变性评价

基于纹理图像,从计算机视觉角度对生物视觉模型——视皮层目标识别的标准模型进行定量分析与评价。对原始图像分别进行尺度、旋转及仿射等变化,利用标准模型提取变化后图像的生物视觉特征,再根据提取的生物视觉特征对纹理图像进行分类,采用图像分类结果的曲线下面积来定量分析和评价生物视觉模型是否具有不变性。大量与局部二元模式特征的对比实验表明,该模型提取的生物视觉特征对于纹理图像具备优良的尺度、旋转与仿射不变性。     

基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.     

基于颜色统计不变性的纹理图像光照分析

针对目前纹理光照分析方法计算效率慢且需要过多用户交互的缺点,提出一种基于颜色统计不变性的快速纹理光照估算方法。首先,定义纹理图像的颜色统计特征、颜色统计不变性和窗口稳定尺寸,据此估算白色光照和彩色光照图像;其次,通过对纹理图像上-下采样的方法,降低彩色光照估算和本征图像提取的计算复杂度。实验结果表明该方法不但缓解了光照图像中含有纹理结构信息的问题,同时有效提高了运算效率。     

一种改进的综合纹理和形状特征的图像检索方法

提出一种利用小波进行综合纹理和形状特征的具有旋转、平移和尺度不变性的图像检索算法.使用角向矩加权方向定义图像的主方向来进行坐标轴的旋转矫正,得到图像的旋转不变性表示;采用具有平移和尺度不变性的小波变换对图像进行小波分解,利用各子带的能量作为纹理特征;利用小波分解的逼近子图重构图像并进一步利用Hu不变矩提取其形状特征.最后对纹理和形状特征进行高斯归一化,综合其特征进行检索.实验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,实验结果证明了该算法具有更高的鲁棒性和查准率.     

基于完整LBP特征的人脸识别*

提出一种基于完整局部二值模式(CLBP)进行人脸识别的方法,CLBP算子包括三个部分:中心像素的LBP(CLBP_C)、符号部分的LBP(CLBP_S)、数值部分的LBP(CLBP_M)。该方法首先采用CLBP算子提取人脸灰度图像的直方图;然后融合成CLBP直方图,进行直方图相似性比较;最后根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法得到的结果比LBP效果更好,鲁棒性更高。     

Texture Feature Extraction from Thyroid MR Imaging Using High-Order Derived Mean CLBP

Journal of Computer Science and Technology - In the field of medical imaging, the traditional local binary pattern (LBP) and its improved algorithms are often sensitive to noise. Traditional LBPs...     

基于增强方向局部二值模式的纹理分类

针对方向局部二值模式特征维数高且易受噪声影响的问题,提出了增强方法。首先,在方向局部二值模式的基础上,通过将局部邻域划分为多个8-正交邻域的策略,来降低方向局部二值模式的特征维数;其次,在方向局部模式中引入局部三值模式的思想,以减少噪声的影响。采用CURet、UIUC及Outex三个纹理图像库进行试验,结果证明了本文方法以较低的特征维数取得了更好的分类性能。     

基于局部方向纹理谱描述符的图像检索

提出了一种改进的局部方向纹理谱描述符。根据图像局部邻域中心像素及与其相对像素间的灰度关系及灰度差异关系来定义局部区域纹理方向,在此基础上结合中心对称局部二值模式的定义给出了新的局部方向纹理谱的定义。新描述符在不增加特征维数的基础上,更好地融入了局部纹理信息。采用不同图像库及不同评价准则进行图像检索对比实验,结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

联合 LTP 和 LPQ 的人脸识别方法

提出一种联合局部三值模式（LTP）和局部相位量化（LPQ）的人脸识别方法,该方法首先对预处理后的人脸分别采用LTP算子、LPQ算子提取各自的直方图,然后,通过特征选择将两者联合为LTP＿LPQ直方图,最后通过最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法能有效地提高人脸的识别率。     

融合局部特征的面部遮挡表情识别

目的 针对人脸表情识别中存在局部遮挡的问题,提出一种融合局部特征的面部遮挡表情识别方法。方法 首先,为了减少噪声的影响,利用高斯滤波对归一化后的图像进行去噪处理;然后根据人脸不同部位对表情识别的不同贡献度,将图像划分为两个重要的子区域,并分别对该子区域进行不重叠分块处理;采用改进的中心对称局部二值模式（差值中心对称局部二值模式DCS-LBP）和改进的差值局部方向模式（梯度中心对称局部方向模式GCS-LDP）对各个子块提取相应的特征,并采用级联的方式得到图像的特征直方图;最后结合最近邻分类器对表情图像进行分类识别：利用卡方距离求取测试集图像与训练集图像特征直方图之间的距离,同时考虑到遮挡的干扰以及每个子块包含信息量的不同,利用信息熵对子块得到的卡方距离进行自适应加权。结果 在日本女性人脸表情库（JAFFE）和Cohn-Kanade（CK）人脸表情库上进行了3次交叉实验。在JAFFE库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得92.86%、94.76%和86.19%以上的平均识别率;在CK库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得99%、98.67%和99%以上的平均识别率。结论 该特征提取方法通过融合梯度方向上灰度值的差异以及梯度方向之间边缘响应值的差异来描述图像的特征,更加完整地提取了图像的细节信息。针对遮挡情况,本文采用的图像分割和信息熵自适应加权方法,有效地降低了遮挡对表情识别的干扰。在相同的实验环境下,与经典的局部特征提取方法以及遮挡问题处理方法的对比表明了该方法的有效性和优越性。     

完备局部凸凹计数模式及其旋转不变纹理分类

局部凸凹模式是新近提出的一种有效纹理描述子,但对旋转纹理图像描述不足。针对局部凸凹模式算法的此缺陷,提出了局部凸凹计数模式进行旋转不变纹理描述。局部凸凹计数模式统计纹理的局部凸或凹模式数目,而抛弃了局部凸凹模式的结构信息。在纹理图像发生平面内旋转情况下,局部凸凹计数模式所提取的纹理特征具有不变性。另外,为了增强局部凸凹计数模式的性能,提出了完备局部凸凹计数模式算法。完备局部凸凹计数模式不仅统计了局部凸或凹模式数目,还对局部纹理的凸或凹强度进行了描述,中心像素所包含的鉴别信息也统计在完备局部凸凹模式算法中。二个纹理数据库和一个掌纹数据库上的试验充分表明完备局部凸凹计数模式是一种有效的旋转不变纹理特征提取算法。     

基于改进局部方向模式的纹理分类

针对局部方向模式(Local Directional Patterns,LDP)及其扩展方法存在的问题,提出了一种增强的局部方向模式方法。首先,针对传统LDP及其改进的刚性模式划分策略,基于模糊逻辑理论,通过引入模糊隶属度函数来提高模式划分的准确性。其次,对传统的局部3×3邻域进行了扩展,新的拓扑结构不但可实现多分辨率分析,而且进一步降低了噪声的影响。采用在纹理分类领域广泛应用的UIUC、Curet和Outex纹理图像库进行试验,结果表明新的方法可以显著提高纹理图像的分类效能。     

改进的局部方向模式纹理表示方法

目的：纹理是描述和区分不同物体的重要特征之一,纹理特征提取一直是模式识别、机器视觉领域的研究热点。局部方向模式（Local directional pattern, LDP）是一种分辨性好、对随机噪声和非均匀光照鲁棒的纹理特征。而LDP特征由于计算8方向的边缘响应并排序,提取速度较慢。本文改进了LDP编码方案。方法：论文设计了两种改进方案。第一种方案直接对8方向的边缘响应符号进行编码,避开排序,称为FLDP（Fast Local Directional pattern, FLDP）特征;第二种方案,论文尝试使用较少的方向模板来降低特征提取的时间、空间消耗,设计了MLDP算子（Mini Local Directional pattern,MLDP）。结果：在Brodatz数据集的24类均匀纹理图像以及111类全部纹理图像上将本文提出的FLDP特征、MLDP特征与传统的LDP进行了对比实验。实验结果表明,在保证了分类准确率的前提下,FLDP算子的运算速度是3th-LDP的20倍左右,MLDP算子的运算速度是3th-LDP的35倍左右。结论：论文设计了2种方案改进了LDP特征,分别为FLDP算子和MLDP算子。实验表明,这两种改进方案,在保证分类准确率的同时,大幅度提高了特征提取运算速度。