基于改进局部二值模式及特征融合的人脸表情识别

局部特征描述算子在表情识别领域有着广泛的使用。通过对现有表情识别算法的的研究，针对传统局部二值模式(LBP)算法只考虑领域像素和中心像素点的关系，而忽略了领域像素之间的相互影响。而中心对称局部二值模式(CS-LBP)只考虑了中心对称像素之间的影响。结合LBP和CS-LBP特点出了一种改进的LBP算法，实验结果表明改进的LBP算子利用像素点更充分，能更好的表达特征。针对单一特征很难准确描述原始图片的信息，又提取了图像的Gabor特征，分别与提取LBP特征和改进的LBP特征进行特征融合，使提取的特征更加丰富详细。分类算法中考虑到SVM具有强大的非线性分类能力，将提取的特征与SVM分类器进行结合，在公开表情数据集CK+上采用留出法进行验证，准确率达到95.77%，实验结果表明该方法优于传统的表情识别算法。     

重轨图像增强与边缘提取的关键技术

针对重轨图像两个边缘像素特征不一致,传统边缘算子检测法难以精确提取边缘的问题,提出了一种新的边缘提取方法.该方法利用灰度强对比度拉伸算法对重轨表面和背景进行差异化拉伸增强边缘信息,削弱背景信息.运用最大方差比算法选取增强后图像的最佳阈值实现二值化.最后,运用递归连通域标识法定位边缘像素坐标,完成图像分割.对随机选取的30幅图像进行分析表明:处理后的图像边缘灰度特征明显增强,有效地抑制了表面纹理及虚假边缘.重轨表面像素宽度波动减少到-0.64％～0.34％.离散预处理算法通过遍历寄存器全局数组,减少分割时间至10.165 s.该方法在抗干扰性、准确性及时效性等方面优于传统边缘算子检测法,适用于在线工业检测系统.     

铁谱图像的彩色纹理特征提取与识别

纹理是铁谱图像的特征之一,但大部分的铁谱图像的纹理研究是以灰度图像为基础的,这样就丢失图像的彩色纹理信息。对铁谱图像的彩色纹理特征进行了提取,运用支持向量机的方法,对铁谱图像的磨粒颗粒进行了识别,试验结果表明,所提取的特征值,有利于磨损颗粒纹理的识别。     

一种基于多信息融合的模糊边界检测算法

提出了一种有效的模糊边界检测算法.首先,用滤波器组和改进的K-Means算法快速提取了图像的纹理基元特征;然后,采用模糊手段将图像的局部灰度信息、纹理信息和空间信息有机地融合起来,定义了一个边缘检测函数,求出每个像素所对应的模糊梯度值,并由此构成模糊梯度特征向量;最后,结合分类器的学习能力进行边界检测.实验结果表明,对于纹理和灰度边界混合的自然图像的边界检测问题,该算法是一种实用和有效的方法.     

柴油机振动谱图纹理增强的NMF特征提取方法

针对柴油机振动加速度信号特征提取困难的问题,提出一种对时频图像纹理信息进行增强的矩阵非负分解方法,用于提取柴油机振动信号的时频特征。首先,利用匹配追踪算法(MP)结合Wigner-Ville分布获取时频分辨率较好的时频表征;然后引入局部二值模式(LBP)算子对时频图像的灰度矩阵重新编码,再利用非负矩阵分解算法(NMF)获取时频图像对应的低维特征参量,以增强时频图像的纹理特征,提高NMF的特征提取效果。通过对柴油机4种不同状态的振动信号进行分析研究,可得出结论:该方法能有效地表达柴油机缸盖振动加速度信号的时频特征,可用于准确地诊断柴油机的气门故障。     

基于反相灰度图二值化修正的铁谱图像磨粒特征提取

为准确获取铁谱图像中磨粒几何形状和特征参数,提出一种图像处理算法并对其进行验证。针对铁谱图像底色特征及磨粒特征提取精度要求,提出基于反相操作的铁谱图像灰度图转化方案,得到边缘清晰的铁谱灰度图;提出一种三段式阈值分割方案,利用腐蚀和膨胀操作解决二值化对铁谱图像有效磨粒区域的影响,讨论油污等干扰因素的消除策略;确定磨粒特征参数及磨粒识别方案,完成标准的正常滑动磨损图像处理和某实际的齿轮箱磨粒铁谱图像处理验证。结果表明:所提出的算法能够准确提取铁谱图像中磨粒所在区域的几何特征,通过磨粒标定计算得到了8个特征参数值,证明齿轮箱正处于滑动磨损状态。     

基于SLIC超像素的全局对比度显著性区域检测

提出了一种基于SLIC超像素的全局对比度的显著性区域检测算法。首先在图像的预处理阶段,为了降低计算的复杂度,采用SLIC超像素分割算法来提取给定图像的超像素。然后在CIELAB颜色空间上,同时考虑图像的全局对比度特征和LBP纹理特征,并利用MKB方法将这两个特征结合起来计算得到显著图。最后,通过滤波器进一步提高检测效果以便于优化最终的显著性图。在MSRA10K基准数据库上与常用的几种方法进行定性和定量比较。实验结果表明,文中所提算法的性能均高于其他方法。     

基于视觉显著性的木板实时分类方法研究

木板分类是木制家具制作的重要环节,现有的木板分类算法仅从纹理特征方面进行分类,且运用的纹理分析方法与实际人眼分类标准具有一定的差异性,如局部二值模式法(LBP)、灰度共生矩阵法(GLCM)等方法。从人眼仿生角度出发,将视觉显著性融入基于木板表面综合特征的分类算法中,提出一种基于木板视觉显著性的分类方法。采用高精度线阵相机搭建机器视觉系统进行木板图像的实时采集,通过动态阈值分割、特征筛选、形态学处理等方法识别图像中的木板区域,提取基于视觉显著性的木板纹理区域占空比,木板纹理区域与背景区域的对比度等特征,构建多层神经网络进行分类识别。利用从木材加工厂实时采集的1 156张木板图片进行分类实验,实验证明基于视觉显著性输入特征的多层神经网络可以完成木板分类任务,且具有94.17%的分类准确率。     

基于灰度差分和脊线检测算子的虹膜裂缝检测

虹膜裂缝是用于虹膜识别的特定形状虹膜纹理之一。为了解决在复杂背景下提取裂缝特征的问题,在对虹膜裂缝特征进行分析的基础上,提出了一种虹膜裂缝检测方法。首先用灰度差分模板得到裂缝纹理候选区域,并根据裂缝的先验知识筛选裂缝候选像素,在原图上分割成小区域;其次,采用脊线检测算子在小区域范围内对各种纹理进行检测;最后在二值化图像上计算该区域能量密度,排除非裂缝纹理,实现裂缝纹理的检测。该方法在图库中人工标定的1 201处裂缝中检测正确检出率达到94.09%。实验结果表明,本文方法在不需要手动去掉卷缩轮内区域的情况下,能够在多种虹膜纹理并存的复杂背景下检测出虹膜裂缝纹理。     

基于PX-LBP和像素分类的装配体零件识别研究

针对机械产品装配维修诱导中零件和装配体的识别、监测问题,对装配体零件识别及装配监测进行了研究,对LBP算子进行了改进,提出了一种基于像素局部二值模式(PX-LBP)和像素分类的装配体零件识别及装配监测方法。首先将LBP算子与像素分类融合,提出了PX-LBP算子;然后对深度图像进行了PX-LBP特征提取,生成了训练集和测试集;最后训练随机森林分类器,并利用训练好的随机森林分类器实现了对测试集深度图像的像素分类,生成了像素预测图像,通过像素预测图像与标记图像对比实现了装配体零件的识别及装配过程的监测。研究结果表明:该方法对于模型深度图像的像素识别率可达到98.81%,对于真实装配体深度图像的像素识别率也可达到77.51%;该方法兼具了一定的实时性与鲁棒性,可用在装配维修诱导、装配监测和自动化装配邻域中。     

局部Walsh谱描述图像纹理特征的旋转不变性

为了有效地进行纹理分析,提出一种基于局部Walsh谱的纹理特征旋转不变性描述方法。首先,比较每个像素点与其邻近点的灰度值生成局部二值序列,并计算序列离散Walsh变换的功率谱;然后,采用功率谱的各谱点值构成特征直方图描述纹理特征;最后,从序列的列率特性出发,构造了新的两族局部Walsh谱,揭示了局部Walsh谱与局部二值模式之间的联系。因为离散Walsh变换功率谱具有循环移位不变性,所以局部Walsh谱具有先天的旋转不变性。实验结果显示,与灰度共生矩阵和Gabor滤波器组相比,局部Walsh谱的纹理分类准确率较高;与局部二值模式相比,在相同尺度下局部Walsh谱的分类准确率比其高出3%以上,对两幅旋转纹理图像分割的错误率比其低11%和3%,表明提出的方法具有较好的纹理鉴别能力和旋转不变性。     

采用纹理近邻模式的掌静脉生物特征识别研究

针对传统局部二值模式(LBP)只以固定的中心像素为阈值的编码方式进行了改进,从纹理分析角度,提出一种基于近邻模式的掌脉身份识别方法,主要利用局部区域相邻像素之间的灰度大小关系,对掌脉图像进行近邻二值模式(NBP)编码。首先将手掌静脉图像分成若干大小一致的区块,然后计算每一区块的灰度平均值,形成多块均值图像,进一步使用NBP对多块均值图像进行编码,最后利用汉明距离进行匹配。采用CCD图像传感器设计了光学仪器,在实际应用环境下获取掌脉图像建立图库,并在香港理工大学(Poly U)接触式公用图库和自建非接触图库上与目前典型和流行方法进行了对比实验,结果显示该方法在8×8区块划分情况下在2个图库上获得了最低等误率(EER)分别为0.698 3%和1.603 6%,识别时间为0.122 7 s和0.124 2s,显示出方法的可行性和有效性,具有应用前景。     

基于CSLBP的轴承信号时频特征提取方法

针对滚动球轴承振动加速度信号特征提取问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CSLBP)的时频特征提取方法。首先,利用广义S变换对滚动球轴承振动加速度信号进行处理,通过采用时频聚集性度量准则自适应地确定广义S变换的调整参数,从而获取时频分辨性较好的二维时频图;然后,计算二维时频图的CSLBP,提取CSLBP纹理谱描述滚动球轴承振动加速度信号的时频特征。对滚动球轴承正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障4种不同状态的振动加速度信号进行了研究。结果表明,CSLBP纹理谱能有效地表达滚动球轴承振动加速度信号的时频特征,与局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)和统一模式LBP纹理谱相比,CSLBP纹理谱具有特征维数低和区分性能好的优点。     

改进的基于局部联合特征的运动目标检测方法

背景减除是机器视觉中运动目标检测最常用的方法。针对复杂场景中传统单特征算法检测精度不高、多特征检测算法实时性较差的问题,提出了一种改进的联合纹理、颜色和位置特征的局部联合特征,并对局部联合特征混合高斯建模,采用多重判定进行学习和更新的目标检测算法。为更好地抵抗阴影和光照变化影响并减少计算量,改进了LBP算子,Lab局部颜色特征在处理纹理缺乏情况时,有更好的效果,而位置特征能减缓场景抖动等噪声影响。实验结果表明,该算法能准确地检测上述影响下的目标,检测效果在多种数据集上表现出更高的鲁棒性和精确性并且基本达到实时性要求。     

Paper characterisation by texture using visualisation-based training

In this paper, a non-supervised technique for on-line paper characterisation is presented. The method uses self-organising maps (SOM) and texture analysis for clustering different kinds of paper according to their properties. A light-through technique is used to get pictures of paper. Then, effective texture features are extracted from greyscale images and the dimensionality of the feature data is reduced with SOM allowing visual analysis of measurements. The method makes it possible to implicitly extract important information about paper formation. The approach provides excellent results. A classification error below 1% was achieved for four quality classes when local binary pattern (LBP) texture features were used. The improvement to the previously used texture features in paper inspection is huge: the classification error was reduced by over 40 times. In addition to the excellent classification accuracy, the method also offers a self-intuitive user interface and a synthetic view of the inspected data.     

铁谱磨粒图像的计算机纹理分析

利用计算机图像处理技术，采用灰度共生矩阵方法提取典型磨粒图像的纹理特征参数，作为判断机械设备故障机理的判据之一。通过正常、滑动、切削、疲劳磨粒灰度共生矩阵纹理分析，得到熵、能量、惯性矩等参数的范围。     

基于区域优化的等厚对接焊缝图像二值化方法

坡口镜面反射、多层多道焊坡口形貌复杂和飞溅等现象,使图像存在灰度级多、灰度分布不均和随机噪声等问题,为此提出了一种基于区域优化的等厚对接焊缝图像二值化方法。提出自适应定义ROI算法以缩减图像;基于邻域灰度极差值的分布,将ROI图像分为平缓和剧烈两区域;进一步以高质量二值化图像为目标,建立了区域判定优化模型,由最优结果确定焊缝光带区域,将该区域灰度均值作为阈值,完成二值化处理。实验结果的主观和客观评价较优,满足多层多道焊和多厚度规格钢板的实时性焊接要求。     

局部纹理特征改进空闲车位智能检测算法

针对车辆数量的爆炸式增长而智能停车场车位检测速度慢、正确率低的问题,提出了一种基于局部二值纹理特征改进的空闲车位检测算法,算法首先将监控摄像机采集的车位图像降噪滤波后转化为局部二值模式,然后通过结构模板集提取图像的局部二值纹理特征,作为空闲车位和有车车位的识别特征,最后通过核Fisher判别方法实现空闲车位的检测.实验...     

融合分层连续梯度特征的高铁隧道漏缆卡扣检测

基于局部二值模式的深度挖掘算法和多特征融合算法是提取铁路隧道漏缆卡扣特征的有效方法,但它们存在描述子表述性不强且特征维度过高的问题.提出分层连续梯度二值模式,能够实现卡扣轮廓特征的尺度变换并降低描述子的特征维度,提高故障卡扣图像的分类准确率.首先采用改进的中心对称局部二值模式和根据全局灰度均值获得的自适应阈值,计算采样...     

一种非均匀光照图像字符二值化小波分析法

图像二值化阈值的选取是灰度图像二值化处理中的关键，本文提出一种基于小波边缘检测的图像二值化方法。通过对图像进行二进小波变换，在最佳尺度上寻找出图像字符的边缘点，再根据边缘点处的灰度值来确定出二值化的阈值。应用于光照不均匀的多噪声车牌图像二值化，取得了良好的效果。