一种基于LTP特征的图像匹配方法*

为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP（局部三值模式）特征的图像匹配方法。LTP是LBP（局部二值模式）的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声更不敏感。利用LTP对于图像旋转和光照变化都具有良好的鲁棒性,解决了在光照可变条件下流行的SIFT方法进行匹配的困难。通过对不同变换的图像进行匹配实验表明,该方法得到的匹配结果比LBP效果更好,鲁棒性更高,而在光照可变和噪声很大的情况下比流行的SIFT方法更实用。     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

基于LBP值对空间统计特征的纹理描述符

针对基于内容图像检索应用背景下局部二值模式(LBP)描述符缺乏空间描述能力及所需特征矢量维数较长的不足, 提出一种基于LBP值对空间统计特征构建的改进纹理描述符(ILBP)。ILBP描述符首先利用LBP微模式编码方法将原始图像转换为LBP伪灰度图像, 然后再提取出多个关于LBP值对空间分布关系统计值构成描述图像特征的特征矢量。在基于内容的图像检索原型测试平台上完成大量实验。实验结果表明, 与LBP及其各类变种描述符相比, ILBP描述符在进一步增强LBP描述符描述能力的同时大幅度压缩特征矢量维数, 具有更好的查询正确率和查询效率。     

基于多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类

针对LBP（局部二值模式)纹理描述子局限于在单一分辨率下捕获纹理图像的纹理信息的问题,提出一种基于多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类方法。首先结合图像纹理的多分辨率特性,采用厄米高斯矩对图像进行多分辨率重构,然后利用LBP纹理描述子对重构图像进行特征提取,最后采用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取KTH-TIPS纹理数据库的纹理图像进行测试实验,实验结果表明,与传统LBP纹理分类方法相比,使用多分辨率的厄米高斯矩的LBP纹理分类方法进行纹理分类,可以更加全面地描述图像的纹理信息,使纹理分类准确率更高。     

基于局部补数-导数模式的光照反转和旋转不变纹理表达

针对现有局部二值模式(Local binary pattern,LBP)算法对光照反转变化敏感和特征描述力不足的问题,本文提出一种基于局部补数-导数模式(Local complement and derivative pattern,LCDP)的纹理表达方法.其中,局部补数模式(Local complement pat...     

基于改进型LBP算法的植物叶片图像识别研究

为了解决LBP算法抽取的纹理特征仅考虑了邻域像素的特征,忽略关键的局部和全局特征的问题,提出一种基于改进型LBP算法的WCM-LBP植物叶片图像特征提取方法。该算法融合了加权局部均值算法WRM-LBP和加权全局均值算法WOM-LBP,通过提取叶片基于区域的关键几何特征和纹理特征对LBP特征描述符进行加权改造,并采用加权局部均值和加权全局均值代替传统的中心像素点,最后将叶片图像的R、G和B通道颜色分量和灰度值作为特征输入矩阵进行图像分析。该算法结合特征加权的模糊半监督聚类算法（SFFD）应用于经典的Flavia、Swedish、Foliage以及自测图片集等4种植物叶片图像数据集中进行实验。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,能够有效区分机器视觉下植物叶片图像的关键性识别特征,有效解决叶片图像的分类识别中关键特征的描述问题。     

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。     

Multi-structure local binary patterns for texture classification

Recently, the local binary patterns (LBP) have been widely used in the texture classification. The LBP methods obtain the binary pattern by comparing the gray scales of pixels on a small circular region with the gray scale of their central pixel. The conventional LBP methods only describe microstructures of texture images, such as edges, corners, spots and so on, although many of them show good performances on the texture classification. This situation still could not be changed, even though the multi-resolution analysis technique is adopted by LBP methods. Moreover, the circular sampling region limits the ability of the conventional LBP methods in describing anisotropic features. In this paper, we change the shape of sampling region and get an extended LBP operator. And a multi-structure local binary pattern (Ms-LBP) operator is achieved by executing the extended LBP operator on different layers of an image pyramid. Thus, the proposed method is simple yet efficient to describe four types of structures: isotropic microstructure, isotropic macrostructure, anisotropic microstructure and anisotropic macrostructure. We demonstrate the performance of our method on two public texture databases: the Outex and the CUReT. The experimental results show the advantages of the proposed method.     

An effective scheme for image texture classification based on binary local structure pattern

Effectiveness of local binary pattern (LBP) features is well proven in the field of texture image classification and retrieval. This paper presents a more effective completed modeling of the LBP. The traditional LBP has a shortcoming that sometimes it may represent different structural patterns with same LBP code. In addition, LBP also lacks global information and is sensitive to noise. In this paper, the binary patterns generated using threshold as a summation of center pixel value and average local differences are proposed. The proposed local structure patterns (LSP) can more accurately classify different textural structures as they utilize both local and global information. The LSP can be combined with a simple LBP and center pixel pattern to give a completed local structure pattern (CLSP) to achieve higher classification accuracy. In order to make CLSP insensitive to noise, a robust local structure pattern (RLSP) is also proposed. The proposed scheme is tested over three representative texture databases viz. Outex, Curet, and UIUC. The experimental results indicate that the proposed method can achieve higher classification accuracy while being more robust to noise.     

纹理谱描述符及其在图像检索中的应用

为了提高纹理谱描述符的性能并降低其特征维数,在中心对称局部二值模式纹理谱描述符的基础上,提出一种融合局部区域中心像素以及灰度均值的改进纹理描述模式.首先根据图像局部区域内中心像素与其邻域像素间的灰度变化关系,定义了新的局部纹理模式;然后通过比较局部区域内灰度均值与图像全局灰度均值的大小,对局部纹理模式进行了增强处理.采用不同纹理图像库及不同的性能评价准则进行实验的结果表明,文中方法在基于内容图像检索中取得了较好的效果.