结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达

针对传统的局部二值模式算子缺乏像素间深层次的相关性信息，且对图像中常见的模糊及旋转变化的鲁棒性较差的问题，提出了一种结合微分特征和Haar小波分解的鲁棒纹理表达算子。在微分特征通道上，通过各向同性的微分算子提取图像中的一阶和二阶微分特征，使图像的微分特征在本质上具有旋转不变性且对图像模糊具有较强的鲁棒性；基于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化的特点，在小波分解特征提取通道上采用多尺度的二维Haar小波分解提取图像中的模糊鲁棒特征；最后，串联两个通道上的特征直方图来描述图像的纹理特征。在特征判别性实验中，该算子在较复杂的UMD、UIUC和KTH-TIPS纹理库上的准确率分别达到了98.86%、98.2%和99.05%，与中值稳健扩展局部二值模式（MRELBP）算子相比，准确率分别提高了0.26%、1.32%和1.12%；在对旋转变化和图像模糊的鲁棒性分析实验中，该算子在仅存在旋转变化的TC10纹理库上的分类准确率达到99.87%，在添加了不同程度高斯模糊的TC11纹理库上的分类准确率降幅仅为6%；在计算复杂度实验中，该算子的特征维度仅为324维，在TC10纹理库上的平均特征提取时间为30.9 ms。实验结果表明，结合微分特征和Haar小波分解的方法具有很强的特征判别性，对旋转和模糊的鲁棒性较强，同时具有较低的计算复杂度，在样本数据较少的场合具有很好的适用性。     

基于Haar特性的LBP纹理特征

图像纹理特征能够反映图像的灰度分布程度、对比度、空间分布和图像的内在变化特性,在确保较低计算复杂度的前提下,有效提取深层次的图像纹理信息是其研究的难点问题。针对这一问题,从相邻区域的统计特征分析入手,提出了一种Haar型特性局部二元模式(Haar local binary pattern,简称HLBP)的图像纹理特征提取方法。鉴于Haar型特征运算简单、快捷,统计局部特征有效、可靠,将其引入LBP中。该方法首先给出8组Haar型特征编码模式,按照局部二元模式(local binary pattern,简称LBP)统计图像局部纹理特征,因采用局部区域统计方法能够有效降低噪声的影响;其次,为了进一步提高图像纹理特征的有效呈现,结合Gabor小波滤波在不同方向、不同尺度对灰度水平图像进行特征提取,以增强纹理有效提取的性能,提高不变特征的稳健性;最后,通过4组对比实验验证了该方法的可行性。实验分别在标准的 Brodatz 正常分块纹理库测试集、分块且缩放 Brodatz 纹理库测试集、分块且旋转Brodatz纹理库测试集以及Yale B扩展的非均匀光照条件人脸库测试集上进行。实验结果表明,该方法能够有效地表达图像的纹理特征。     

自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法研究

在提取纹理图像的Haar型LBP特征中,人为设定的判断阈值主观性强、局部性差,导致提取的纹理细节和边缘模糊、纹理图像的局部性易被忽略。为此,提出了一种自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法。该算法在二值化Haar型特征时引入高斯加权矩阵,以此获得客观、符合纹理图像局部特征的自适应判断阈值和Haar型LBP特征。实验结果表明,该算法能够有效地避免人为设定阈值对纹理特征的影响,可以准确地描述图像的纹理特征,Brodatz标准纹理库分类的正确率也得到了进一步的提高。     

多级小波分解与LBP融合的纹理提取算法

为提高不同光照、不同角度条件下的纹理识别精度,提出了一种利用多级小波分解和多尺度旋转不变LBP融合的纹理提取算法。算法在传统的LBP特征提取基础上,采用多尺度的旋转不变LBP算子分别对多级小波逼近图像提取直方图序列特征向量,与各级小波能量进行加权融合,获取更多的纹理信息,对光照和角度的变化有更高的鲁棒性。仿真结果表明,相对传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别率。     

一种基于视觉词袋模型的图像检索方法

为了提高图像检索的效率,提出一种基于视觉词袋模型的图像检索方法。一方面在图像局部特征提取算法中,使用添加渐变信息的盒子滤波器构造尺度空间,以保留图像更多的细节信息,另一方面在特征表达时仅计算一次特征点圆形邻域内的Haar小波响应,避免了Haar小波响应的重复计算,并在保证描述子旋转不变性的同时做降维处理。同时,以改进k-means对特征库聚类构建加权的视觉词典,基于概率计算的方式选取k-means初始聚类中心,降低了传统k-means聚类效果对初始聚类中心选择的敏感性。实验结果表明该方法比传统方法具有更高的效率,特征提取速度提高48%左右,查准率提高2%以上。     

基于小波包分解的虹膜识别算法

特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法。小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。     

融合显著性因子的行人纹理提取

针对基于纹理信息的行人特征提取算法中存在特征信息冗余度大,无法刻画人眼视觉敏感性的不足,提出一种融合人类视觉感知特性的基于显著性局部二值模式(SF-LBP)的行人纹理特征提取算法.该算法首先采用显著性计算方法提取感兴趣区域得到各部分的显著性因子;然后将显著性因子权值与行人纹理特征根据核函数相融合,生成基于SF-LBP算子的特征向量;接着统计不同区域的特征向量,形成特征直方图;最后结合自适应AdaBoost分类器构建实验平台进行实验.INRIA数据集中的实验结果显示,SF-LBP特征在检测准确率上比梯度直方图(HOG)特征、Haar特征高出2%~3%,达到97%,召回率达到90%,提高了2%左右,表明SF-LBP算子能够准确描述行人的纹理特征,提高行人检测系统的准确率.     

融合Haar型局部特征的人耳识别算法

人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征运算快捷的优势,引入到LBP和HOG特征提取中。通过分别设计的4组Haar编码模式,构建椭圆形LBP算子与HOG算子。对改进算法进行实验与分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。     

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.     

基于自相关图像的纹理特征检索的研究

针对图像检索时的平移、旋转及尺度变化问题,提出了一种基于自相关图像的不变性纹理特征提取方法.首先,用FFT、IFFT快速算法计算图像的自相关图像,消除平移影响,然后对自相关图像进行log-极坐标变化,这样就将旋转和尺度变化转为了平移,再用具有平移不变性的双树复小波进行分解,就可以提取出平移、旋转和尺度不变的特征向量.采用Canberra距离进行相似性度量.通过对发生几何变化的纹理图像库的实验表明,该方法对图像的平移、旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性.     

基于局部特征多轴旋转不变特性的纹理图像分类算法

采用非量化的局部特征设计出一个稳健的纹理描述符,以便增强旋转和尺度变化时纹理分类的鲁棒性。首先,引入了局部特征的旋转对称性的概念,提出了一种新颖的局部特征来描述纹理的旋转不变特性。为了处理剧烈的旋转、尺度等变化,利用费舍尔向量编码方法对纹理特征量进行多尺度分析,在不增加局部特征维度的同时又能结合尺度信息,由此产生的局部特征对旋转、灰度变化都有较强的鲁棒性。实验结果表明,所提方法的评估结果在许多数据集上都远远超过了现有最优算法,大大提高了纹理分类的精度。     

Log-polar wavelet energy signatures for rotation and scale invariant texture classification

Classification of texture images is important in image analysis and classification. This paper proposes an effective scheme for rotation and scale invariant texture classification using log-polar wavelet signatures. The rotation and scale invariant feature extraction for a given image involves applying a log-polar transform to eliminate the rotation and scale effects, but at same time produce a row shifted log-polar image, which is then passed to an adaptive row shift invariant wavelet packet transform to eliminate the row shift effects. So, the output wavelet coefficients are rotation and scale invariant. The adaptive row shift invariant wavelet packet transform is quite efficient with only O(n /spl middot/ log n) complexity. A feature vector of the most dominant log-polar wavelet energy signatures extracted from each subband of wavelet coefficients is constructed for rotation and scale invariant texture classification. In the experiments, we employed a Mahalanobis classifier to classify a set of 25 distinct natural textures selected from the Brodatz album. The experimental results, based on different testing data sets for images with different orientations and scales, show that the proposed classification scheme using log-polar wavelet signatures outperforms two other texture classification methods, its overall accuracy rate for joint rotation and scale invariance being 90.8 percent, demonstrating that the extracted energy signatures are effective rotation and scale invariant features. Concerning its robustness to noise, the classification scheme also performs better than the other methods.     

基于多级纹理特征和Mean-Shift的灰度目标跟踪

由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean-Shift来实现目标跟踪的新方法。该算法首先利用Gabor变换提取多尺度、多方向的目标图像特征以扩充特征提取范围,然后应用旋转不变一致LBP算子对这些特征进行编码以增强所提取特征的有效性,最后采用纹理模式联合概率直方图建立目标的多级Gabor-LBP纹理特征模型,并通过Mean-Shift算法来实现目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以有效地克服光照变化、混乱及目标旋转的影响。     

基于主动形状模型差分纹理和局部方向模式特征融合的人脸表情识别

针对人脸表情识别背景复杂性以及表情识别的鲁棒性问题,基于Dempster-Shafer(DS)证据理论,提出了一种融合主动形状模型(ASM)差分纹理特征和局部方向模式(LDP)特征的人脸表情识别方法。ASM差分纹理既能有效地屏蔽个体人脸之间的差异,又能保留人脸表情信息。LDP特征通过计算8个方向的边缘响应来对图像进行编码,因此具有很强的抗噪能力,能够捕捉人脸因表情而产生的细微变化。在DS证据理论融合时,针对不同的特征对表情的识别率,分别用不同的权重系数来计算概率分配值。通过对JAFFE和Cohn-Kanade混合数据库进行实验,表情识别的平均识别率为97.08%,比单特征LDP高出一个百分点,有效地提高了表情识别率和鲁棒性。     

一种融合小波变换与卷积神经网络的高相似度图像识别与分类算法

针对特定领域高相似度图像识别与分类问题,提出融合小波变换与卷积神经网络的高相似度图像识别与分类算法。首先,利用小波变换提取图像纹理特征,对不同类别、不同分辨率图像集进行训练并确定最佳纹理差异度参数值;其次,根据纹理差异度运用小波分解方法对图像进行子图分解,提取各子图能量特征并进行归一化处理;接着,通过卷积神经网络5层卷积和3层池化交替,将输入图像特征向量转化为一维向量;最后,通过训练次数的增加以及数据量的增大,不断优化网络参数,提高在训练集中的分类准确度,在测试集中验证权值实际准确度,得到具有最高分类准确率的卷积神经网络模型。实验选取鸡蛋、苹果两类图像数据集作为实验数据,进行鸡蛋散养或圈养识别、苹果产地判定,实验结果表明：该算法平均鉴别准确率均达90%以上。