基于小波变换的纹理图像融合

针对采集到的纹理图像无法呈现纹理物体的整体特征的缺陷，提出了一种新颖的图像融合算法.该
融合算法基于纹理图像的大部分纹理信息存在于高频子带中的特点，分别对两幅互补图像进行小波分解，
再对低频子带采用平均融合算子处理，然后对高频子带采用高斯 拉普拉斯算子提取局部边缘信息，以作
为融合规则，并根据两幅互补图像的相似度对高频子带加以融合.结果表明，该算法通过对多幅互补图像
的小波分解图像进行融合，使得融合后的图像内容清晰，纹理信息更加丰富，为后续的缺陷查找步骤提供
了准确的依据.     

基于LBP层次特征的表情识别算法

提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.     

基于改进LBP的人脸表情识别

局部二元模式即LBP(local binary patterns),是一种有效的纹理描述算子,能够很好地提取人脸表情特征信息.针对原始LBP算子仅考虑中心像素点与邻域像素点的灰度差异的问题,对其进行了改进,提出了多重中心化二值模式MLBP(multiple local binary patterns),并将改进后的MLBP算子进行人脸表情识别,通过改进前后在JAFFE人脸库的实验比较,该方法在识别率上取得了较好的效果.     

基于多特征融合的表情识别算法

针对轻量级面部表情识别算法泛化能力的不足，提出了一种结合多特征融合和注意力机制的表情识别方法。使用局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)算子减少面部图像中无关信息的干扰，双分支神经网络提取原始人脸图像和LBP图像的特征，融合两个网络提取的中高层特征，并通过注意力机制加强重要特征，在保持较少参数量的同时生成大量的有效特征信息提高算法的识别效果。实验结果表明，该方法在Fer2013和CK+数据集上的识别率分别为70.21%和95.59%，有效地提高了轻量级表情识别算法的性能。     

基于多分辨率的改进LBP特征的织物缺陷检测算法研究

在传统LBP算子的基础上,结合织物图像纹理特征,提出了一种基于多分辨率的改进LBP特征的织物缺陷检测算法：将图像分块,提取在不同分辨率下的改进LBP的特征并构造出用于描述图像块的特征向量,使用SVM分类器判断图像块是否属于缺陷区域．实验结果表明该算法有效．     

多特征分层融合医疗设备图像检索方法

针对解决医疗设备图像的检索问题,提出了一种基于多特征分层融合的图像检索方法。此方法采用颜色矩计算图像的颜色特征,采用LBP算子计算图像的纹理特征,采用Fourier描述子计算图像的形状特征,通过分层加权融合的方法将三类特征融合在一个相似性测度之内,最终形成检索判断的依据。根据窥镜图像和CT图像展开实验研究,其结果证实了所提出方法的有效性。随着查全率要求的不断提升,所提出方法的查准率明显高于三种单一特征的检索方法,适合于医疗图像的检索。     

基于双值韦伯算子的深度置信网络表情识别算法

针对运用深度置信网络进行面部表情识别时出现的空间结构特征被忽视、运算量大等问题,本文提出了基于双值韦伯局部描述子的深度置信网络算法.首先,以提出的双值韦伯算子为基础,优化传统韦伯算子在空间分布方向单一的特征提取,丰富细节纹理信息,完成了初次特征提取.其次,融合局部纹理信息的表征,借助深度学习在整体结构信息方面的提取优势,运用深度置信网络实现更易识别的高级特征的二次提取.实验结果表明,本算法提高了面部表情识别率,并减少了深度学习的计算量.     

基于局部区域LBP特征的人脸识别研究

传统的LBP方法往往分散特征区域所表达的信息,提出一种基于局部区域LBP特征（Local Binary Pattern,局部二值模式）提取的人脸识别方法。用积分投影法在表情图像上定位出眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴这些特征点的位置,根据这些特征点的位置确定这些特征部件所在子区域,然后对这些子区域进行不同的分块,提取各子区域的局部LBP直方图,按顺序把它们连结成一个特征直方图序列。实验结果表明：局部区域LBP方法与传统的LBP方法相比有很强的人脸表情特征识别能力,能够更准确地提取面部局部区域的表情信息。     

基于改进纹理特征的现堪图像检索算法

针对灰度共生矩阵缺少图像纹理的整体空间分布特征与双树复小波变换对图像结构细节敏感的缺陷,提出一种融合图像空间分布与结构细节的纹理特征提取算法,应用于现堪图像检索。首先,利用灰度共生矩阵与双数复小波提取图像的纹理信息;然后,将图像均匀分块,分别计算各个块的角点疏密度和纹理细节特征并级联,以此组成图像的空间分布特征和结构细节特征;最后,对纹理信息融合图像的空间分布特征与结构细节特征,完成现堪图像的纹理特征提取。在现堪图库上的检索实验结果表明,该算法能更全面的描述图像的纹理内容,并且可有效提升现堪图像检索算法的检索准确率。     

结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别

为提高人脸识别的准确性和实用性,提出了一种结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别算法.先利用小波分析对原始人脸图像进行降维,再分块求取小波系数的2类LBP直方图,最后将所有区域的2类LBP直方图连接起来得到整幅图像的小波直方图序列特征(HSWLBP),并将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别.所提出的算法在ORL人脸数据库上取得高达0.99的人脸识别率.实验分析表明,HSWLBP具有较强的特征表示能力和可鉴别性,且对光照、人脸表情和位置的变化具有较高的鲁棒性.     

基于LBP驱动的区域围道纹理分割模型

纹理分割是图像处理的难点之一。针对此问题,提出了一种基于局部二进制模式(localbinary pattern,LBP)驱动的区域围道分割模型。该模型首先将均匀模式的思想用于LBP/C算子,使纹理模式的数量减少了77%,明显降低了提取纹理特征所需的时间;其次对无边缘活动围道模型进行了改进,使其能用纹理特征来演化曲线或曲面分割纹理图像;然后用多级分层的策略对提出的模型进行了延拓,可用于分割多类目标的图像,避免了多相位模型初始围道难以选择的问题,提高了模型收敛的速度;最后运用AOS(additive operator splitting)算法以改善模型求解的效率,进一步提高了图像分割的速度。对合成纹理图像和遥感图像的实验结果说明,提出的分割方法具有分割速度快、精度高的优点。     

基于纹理特征的穿梭分析系统动物检测算法

引入图像处理技术对实验动物进行穿梭分析是定量测定动物行为学改变的重要手段.本文针对穿梭实验箱底部的构造特点,提出采用LBP纹理特征构建背景模型的方法来检测实验动物;首先计算实验箱底部图像的LBP纹理特征,并以该特征构建背景模型,进而分析实验动物进入实验箱后的纹理特征图像并利用背景差分法获取前景目标,最后通过对前景图像进行两次投影得到实验动物的中心坐标,从而完成目标检测.实验结果表明该方法充分考虑了实验动物和实验箱在纹理特征上的区别,可以实时可靠地完成实验动物的检测和定位.     

结合对比度信息与LBP的分块人脸识别

基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法忽略了图像灰度值变化的强度。针对这一问题,提出了一种结合对比度信息和LBP进行人脸识别的方法。首先采用LBP算子、VAR方差(variance,VAR)算子分别提取分块人脸灰度图像的LBP直方图序列(local binary pattern histogram sequence,LBPHS)和VAR直方图序列(variance histogram sequence,VARHS),然后将LBPHS和VARHS串联成LBP／VARHS,最后根据最近邻原则进行人脸识别。该算法能够提取有效的人脸纹理信息,而且能够大幅度地降低训练数据量,并且数据量的维数与原始图像大小无关。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法应用于人脸识别中,具有较高的识别率。     

一种边缘二进制码的表情识别方法

针对如何从图像中提取有效的表情特征来提高表情识别率的问题,提出了一种基于边缘二进制码的表情特征提取方法,用于表情识别.该方法首先对图像进行边缘检测,然后对边缘的局部结构进行二进制码描述作为表情特征,最后利用支持向量机进行表情分类.在JAFFE人脸表情数据库上,分别用该方法和传统的方法进行试验,结果表明,该方法可显著提高表情识别率.     

Improved Region Merging Algorithm for Remote Sensing Images

To segment high-resolution remote sensing images (RSIs) accurately on an object level and meet the precise boundary dividing requirement, an improved superpixel segmentation and region merging algorithm is proposed. Simple linear iterative clustering (SLIC) is widely used because of its advantages in performance and effect; however, it causes over-segmentation, which is very disadvantageous to information extraction. In this proposed method, SLIC is firstly adopted for initial superpixel partition. The second stage follows the iterative merging procedure, which uses a hierarchical clustering algorithm and introduces a local binary pattern (LBP) texture feature operator during the process of merging. The experimental results indicate that the proposed method achieved a good segmentation and region merging performance, and worked effectively on cloud detection preprocessing in high-resolution RSIs with cloud and snow overlap situations.     

基于GMM与三维LBP纹理的视频火焰检测

针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern, LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火焰的高斯混合模型,提取火焰候选区域。重点研究火焰的纹理特征,将LBP纹理与火焰的运动特征相结合形成一种新的三维LBP纹理,提高纹理特征对火焰的分类效果。使用单分类支持向量机(one-class support vector machine, One-class SVM)分类方法,判定候选区域是否为火焰。     

一种基于LBP和马尔科夫特征的细缝裁剪取证方法

针对细缝裁剪图像篡改操作,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和马尔科夫特征的数字图像篡改取证方法。首先利用LBP算子将图像从空域转换到LBP域,对其进行JPEG压缩后提取二维JPEG矩阵,计算该矩阵在水平、垂直、主对角线、次对角线方向上的一阶差分矩阵,最后对各个方向上差分矩阵分别提取马尔科夫特征,通过支持向量机进行分类训练,从而对细缝裁剪篡改进行检测。实验结果表明,该算法优于传统马尔科夫特征算法以及其他细缝裁剪检测算法,特别是在细缝裁剪比例较小时的检测率较已有算法有明显提升。