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《基于魯棒局部二值模式的紋理圖像分類算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、基于魯棒局部二值模式的紋理圖像分類算法研究Robustlocalbinarypatternalgorithmsfortextureimageclassification學科專業(yè)：信息與通信工程研究生：聶林紅指導教師：冀中副教授天津大學電子信息工程學院二零一五年十一月摘要紋理在自然界中廣泛存在，大多數(shù)物體的表面均可稱之為紋理，它反映了物體的物理屬性。近年來，以局部二值模式（localbinarypattern,LBP）為代表的紋理特征被廣泛應用到模式識別的各個領域。然而現(xiàn)有LBP特征在一些方面的表征能力仍不夠魯棒，存在對圖像的空間信息表征不夠、對含有噪
2、聲情況下的圖像的表征能力弱等問題。為此，本文主要從增加LBP的全局信息表示和抵制噪聲影響兩個方面進行了較為深入的研究。一方面，針對LBP僅對圖像的局部信息進行分析、丟失了圖像的空間分布信息，因而很難全面有效地描述圖像的問題，本文借鑒全局與局部特征相結(jié)合的思想，通過在LBP的基礎上增加全局特征來進一步提升其對圖像的表征能力。具體方法是將LBP與全局灰度直方圖特征相結(jié)合形成全局與局部特征模式（globalandlocalbinarypattern,GLBP），該特征既包含圖像的局部信息又包含圖像的空間分布信息，能夠更加全面有效的描述圖像。通過在Outex
3、紋理數(shù)據(jù)庫上進行實驗驗證了GLBP的性能。另一方面，針對LBP在含有噪聲情況下對圖像的表征能力弱的問題，提出一種對噪聲較為魯棒的紋理特征表示方法——抗噪聲完整增強局部二值模式（CELBPNT）。該特征對光照、旋轉(zhuǎn)和噪聲均具有較好的魯棒性，其提取過程如下：首先根據(jù)LBP中各模式的結(jié)構(gòu)和出現(xiàn)頻率對特征中的模式重新分類，提出增強局部二值模式（ELBP）特征；接著添加差值的模值信息與中心像素信息，并根據(jù)圖像尺寸自適應地調(diào)整其中的閾值，提出完整增強局部二值模式（CELBP）特征；最后，進一步將該特征進行多尺度下的表示，從而最終提出具有抗噪聲能力的紋理特征——C
4、ELBPNT。通過在Outex和CUReT紋理數(shù)據(jù)庫上添加不同強度和不同類型噪聲的情況進行實驗，結(jié)果表明：CELBPNT不僅能夠顯著提升無噪聲紋理圖像的分類性能，而且對含有噪聲的紋理圖像分類也有較為明顯的性能提高。最后，針對本文所做工作進行了歸納總結(jié)，并結(jié)合本文存在的不足之處分析和討論了進一步的研究計劃與展望。關鍵詞：局部二值模式，紋理圖像分類，抗噪聲，特征提取，魯棒ABSTRACTTextureisexistedwidely,andthesurfaceofmostobjectscanberegardedastexture,whichdirectly
5、reflectspropertiesoftheobjects.Inrecentyears,asoneoftexturefeatures,thelocalbinarypattern(LBP)hasbeenwidelyappliedtopatternrecognitionfields.However,LBPisstillnotrobustenoughinsomespecificconditions.Forexample,thespatialinformationisstillnotfullyconsidered,andtheanti-noiseabili
6、tyisnotstrongenough.Therefore,thisarticledeeplystudiestheLBPbyaddingtheglobalinformationandenhancingtheanti-noiseability.AstheLBPonlyanalyzesthelocalfeatureofimageandignoresthespatialdistributioninformationofimage,itisdifficulttodescribetheimagecomprehensively.Therefore,thispap
7、erappliestheideaofcombininglocalandglobalfeatureforreference,andimprovestherepresentationabilityoffeaturebycombiningthelocalbinarypatternwiththeglobalfeature.Basedonthecombiningoftheglobalgray-levelhistogramwiththeLBP,afeaturenamedglobalandlocalbinarypattern(GLBP)isproposed.The
8、GLBPnotonlycontainsthelocalinformationofimagebutalsoin
