CN103426188A

CN103426188A - 一种纹理描述方法

Info

Publication number: CN103426188A
Application number: CN2013103451412A
Authority: CN
Inventors: 许勇; 全宇晖; 孙宇平
Original assignee: South China University of Technology SCUT
Current assignee: South China University of Technology SCUT
Priority date: 2013-08-08
Filing date: 2013-08-08
Publication date: 2013-12-04

Abstract

本发明公开了一种基于局部模式编码策略和全局分形分析的纹理描述方法，包括以下步骤：S1、首先对图像进行一些简单的前处理，如转换成灰度图像，进入步骤S2；S2、对输入图像应用多尺度的局部模式编码技术，得到在不同尺度参数下的LBP编码图，进入步骤S3；S3、对不同尺度参数下的LBP编码图分别进行多分形谱分析，得到各自的多分形谱特征，进入步骤S4；S4、将对应不同尺度下的LBP编码图得到的特征拼接起来得到最后的纹理特征描述子；本发明具有区分能力强、紧凑性、鲁棒性、计算效益高等优点。

Description

一种纹理描述方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉相关领域，特别涉及一种纹理描述方法，该方法将局部模式编码策略和基于分形的全局描述子结合起来。

背景技术

作为图像中重要的视觉特征，纹理信息能为很多计算机视觉任务提供丰富的语义信息。例如，图像中的纹理信息可以作为低层描述信息应用于基于内容的图像视频的标引。此外，视觉纹理描述对于基于内容的图像检索、场景的分类问题以及图像理解也是很重要的。

虽然当前已经有很多研究纹理描述的文献发表，但是由于对区分能力、对环境变化的鲁棒性等要求，提出一种有效并高效的纹理描述子仍然是很具挑战性的难题。当前在纹理描述研究中的主流思想是基于一些局部纹理特征得到全局的统一描述。

其中最流行的一种局部纹理描述叫做局部二值模式（LBP），它及它的变体已经在描述局部图像模式和区分材质中证实是有效的。不过，现存的基于LBP的方法在识别实际场景中的随机纹理上性能不足，这是由于这些方法大多采用简单的基于直方图的统计信息来整合局部特征，而模式的分布信息被丢失掉了。

当前性能最显著的方法是基于分形的方法，这类方法能有效利用分形几何的理论很好地描述纹理局部结构的空间分布规律，已经被成功应用于纹理分类中。但现存的基于分形的方法中通常包含了大量的冗余信息，或者需要应用大规模的聚类、复杂的校准等步骤，使得这类方法的计算复杂度都很高，影响了其实际应用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种新型的纹理描述方法，该方法结合了局部模式编码策略和全局分形分析各自的优势，具有区分能力高、计算快速等优点。

本发明的目的是通过下述技术方法实现的：一种基于局部模式编码策略和全局分形分析的纹理描述方法，包括以下步骤：

S1、首先对图像进行一些简单的前处理，如转换成灰度图像，进入步骤S2；

S2、对输入图像应用多尺度的局部模式编码技术，得到在不同尺度参数下的LBP编码图，进入步骤S3；

S3、对不同尺度参数下的LBP编码图分别进行多分形谱分析，得到各自的多分形谱特征，进入步骤S4；

S4、将对应不同尺度下的LBP编码图得到的特征拼接起来得到最后的纹理特征描述子。

优选的，所述步骤S2中对输入图像应用多尺度的局部模式编码技术，具体包含以下信息：

（1）为了保证特征对环境变化的鲁棒性，我们使用均衡的旋转不变的LBP运算子来达到旋转不变及抗噪性。

（2）为了充分描述不同尺度下的局部纹理结构，我们计算在不同尺度下的LBP编码图。

（3）通过使用不同的领域点采样数P和领域半径R的参数组合，多尺度的局部模式编码技术被应用于纹理图像，并得到一序列的LBP编码图。

优选的，所述步骤S3，对多尺度的LBP编码图分别进行多分形谱分析，具体包含以下信息：

（1）为了得到在各尺度下的局部纹理模式的全局分布，每个LBP编码图对应的多重分形维数将被计算。

（2）在分形分析的点集划分这一步骤，我们将使用LBP码作为像素点划分的准则。

（3）对应每一个LBP编码图下的LBP码，我们都将得到一个二值图，其中如果像素点是对应该LBP码则设置为1，若不是则设置为0。

（4）对这些二值图分别计算其盒维数，将这些盒维数拼接起来则得到该LBP编码图下的多重分形维数。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

第一、区分能力强：通过结合了局部模式编码策略和全局分形分析各自的优势，本发明提出的纹理描述子具有区分能力强的特点。在四个极具挑战性的国际纹理公开库上，我们的方法在其中三个库上胜过其他当前最先进的基于分形的方法，而在另一个库上也与他们性能相当。

第二、紧凑性:基于LBP的局部模式编码策略使得我们的特征描述有一个紧凑的表征，当前最先进的那些方法的特征维数通常都在300以上，而我们的特征维数仅有70。

第三、鲁棒性：从局部说，通过应用LBP编码策略，对图像旋转、光照变化、几何形变等的鲁棒性都可以获得；从整体说，多分形分析的应用可以更进一步地获得对于全局环境变化的鲁棒性。

第四、计算效益高：得益于紧凑的纹理特征描述，相比当前其他先进方法，我们的方法在纹理特征获取上可以花费更少的时间。

附图说明

图1是本发明一种基于局部模式编码策略和全局分形分析的纹理描述方法的工作流程图。

图2是实施例中一种基于局部模式编码策略和全局分形分析的纹理描述方法的工作流程图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示，首先，在步骤S1中，对图像进行一些简单的前处理操作，例如将RGB图像转换成灰度图像。

然后，在步骤S2中，对输入图像应用多尺度的局部模式编码技术，详细内容包括：使用的模式编码方法为均衡的旋转不变的LBP算子的应用，并且为了充分描述不同尺度下的局部纹理结构，通过变换算子中领域点采样数P和领域半径R的参数组合，从而得到不同尺度下的LBP编码图。

再次，在步骤S3中，对于每一个尺度下的LBP编码图，分别进行多分形谱分析，计算其多重分形维数，详细内容包括：进行多分形谱分析首先要进行点集划分，LBP码值将作为点集划分的准则，这样每一张LBP编码图的所有像素点根据对应的码值将被划分成若干个不同的点集；根据是否属于该码值，每个点集将对应一个二值图；每个二值图都可以利用盒维数的计算方法得到一个分形维数。

最后，在步骤S4中，把所有LBP编码图对应产生的分形维数拼接起来就可以得到最后的纹理特征描述子，作为输入图像的表征。

一种基于局部模式编码策略和全局分形分析的纹理描述方法，如图2所示，包括以下步骤：

S1、首先对输入纹理图像进行一些简单的前处理，如转换成灰度图像，进入步骤S2；

S2、对图像应用多尺度的局部模式编码技术，得到在不同尺度参数下的LBP编码图，进入步骤S3；

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种纹理描述方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对图像进行前处理；

S2、对输入图像应用多尺度的局部模式编码技术，得到在不同尺度参数下的LBP编码图；

S3、对不同尺度参数下的LBP编码图分别进行多分形谱分析，得到各自的多分形谱特征；

2.根据权利要求1所述的纹理描述方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用均衡的旋转不变的LBP运算子进行局部模式编码。

3.根据权利要求1所述的纹理描述方法，其特征在于，所述步骤S2中，计算在不同尺度下的LBP编码图以达到充分描述不同尺度下的局部纹理结构的目的。

4.根据权利要求1所述的纹理描述方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用不同的领域点采样数P和领域半径R的参数组合，实现多尺度的局部模式编码技术。

5.根据权利要求1所述的纹理描述方法，其特征在于，所述步骤S3中，对不同尺度参数下的LBP编码图分别进行多分形谱分析的分析过程包含以下步骤：

（1）计算每个LBP编码图对应的多重分形维数，得到在各尺度下的局部纹理模式的全局分布；

（2）将LBP编码图进行点集划分，划分的准则是LBP码值，根据不同的LBP码值，将对应的像素点划分到不同的点集；

（3）每个点集里的像素点都对应LBP编码图下的一种LBP码值，根据一种LBP码值对应的点集得到一个二值图，如果像素点是对应该LBP码值，则设置为1，否则，设置为0；

（4）对若干个步骤（3）所述的二值图分别进行计算得到若干个盒维数，将若干个盒维数拼接起来，得到LBP编码图下的多重分形维数。