基于凹凸局部二值模式的纹理图像分类

针对传统局部二值模式(LBP)及其扩展方法往往会将具有不同视觉特征的局部邻域赋予相同二值模式值的问题,提出了一种新的凹-凸LBP划分方法。首先通过选择最优参数将具有相同二值模式值的邻域划分为凹凸两类,然后分别统计每类特征并组合在一起进行纹理分类。为验证新方法的性能,实验采用3个在纹理分析领域广泛应用的图像库进行分类实验,结果表明,本文方法明显提高了传统LBP方法的分辨能力。     

基于鲁棒稀疏表示的人脸识别算法

提出了一种基于LBP算子和鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。首先,提取训练样本和测试样本的LBP特征。其次,在原有稀疏表示分类器(SRC)的基础上添加一个权值矩阵W来解决l1正则化最小二乘问题。最后,利用鲁棒稀疏表示分类器(RSRC)分类测试人脸图像所属类别。在ATT人脸库上进行实验的结果表明,此方法是优于其他经典算法的。     

基于融合DCT和LBP特征提取的面部表情识别

针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。     

针对MME的JPEG图像隐写分析方法研究

MME（Modified Matrix Encoding）作为一种新兴的JPEG图像隐写技术,具有隐写量大、对图片的改动小、抗检测性优于传统隐写算法等优点。文中在采用Markov特征的基础上,加入了能够更好描述图像局部纹理的局部二值模式（LBP）与局部顺序对比模式（LOCP）特征,并应用Ensemble分类器完成分类和识别。通过对UCID图像库的大量实验,得到了一种针对MME算法的最优特征组合。相比传统的隐写分析方法,文中所提出的方法具有更好的检测正确率。     

基于图模型的医学图像聚类算法

医学图像聚类算法的研究是面向特殊领域图像挖掘的重要组成部分,由于存在很多技术和特定领域方面的问题,使得这个方向的研究非常具有挑战性.已有的聚类算法对数据对象的形状和密度有要求,应用到医学图像聚类方面不能取得很好的结果.针对以上问题,在领域知识指导下,首先对图像进行了纹理检测,提出了面向纹理的T-LBP方法;然后对预处理之后的图像进行了空间划分,并对每个空间内的纹理求取LBP值,建立按空间序列排序的LBP直方图;最后,将以LBP直方图作为特征,提出了基于图模型的医学图像聚类算法.实验结果表明,该算法在时间复杂度和聚类结果方面具有良好的效果.     

融合线性特征的局部纹理运动车辆阴影检测

提出了一种融合线性特征的局部纹理运动车辆阴影检测方法。首先基于连续帧视频图像信息建立初始背景模型;通过背景差法获取包含阴影的运动目标区域,同时依据该运动区域信息实时更新背景;结合亮度信息,利用改进局部二值模式的纹理算子描述运动区域纹理,并根据海明距离进行粗分类,快速检测出运动区域中的阴影覆盖区;进一步对阴影覆盖区域进行纹理信息的线性特性判断,排除车辆自阴影区域,获取背景阴影,得到真实车辆目标。实验结果表明,该方法提高了阴影和车辆自阴影的检测准确度,且速度快,可满足实时性要求。     

LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

基于交叉皮质模型的单幅图像阴影检测算法

图像中含有阴影区域对后续处理任务影响较大, 根据阴影特性, 提出基于交叉皮质模型(Intersecting cortical model, ICM)的单幅图像阴影检测算法. 通过在点火连接矩阵构造上考虑邻域像素值依赖关系, 融入局部二值模式(Local binary pattern, LBP)表征的纹理信息形成了Te-ICM模型. 根据阴影检测流程,利用模型迭代特性, 通过设计停止条件自动检测本影, 在本影修复后生成附着半影. 同时优化模型参数, 设计了基于分层聚类直方图划分的阈值下降策略. 仿真结果表明: 对于典型影像集, Te-ICM模型及相应参数设计可以较好地实现阴影检测, 输出阴影掩模准确度高, 为后续阴影去除提供了基础.     

离散小波变换Haar-LL的行人检测研究

提出一种基于二维离散Haar小波变换的局部二值模式(LBP)与局部梯度模式(LGP)的特征融合方法。对图像进行二维离散Haar小波变换,得到4个不同频率的子图像,对低频部分子图像提取LBP特征,对3个高频部分子图像提取LGP特征,将3个LGP特征并接融合后与LBP特征串接融合进行行人检测。在Matlab环境下利用支持向量机(SVM)对INRIA数据集进行5组实验,分别将该方法与梯度方向直方图(HOG)、金字塔梯度方向直方图(PHOG)、LBP、LGP进行检测率、检测时间、光照鲁棒性以及噪声鲁棒性对比。综合各项实验数据表明,该方法在光照鲁棒性以及噪声鲁棒性方面都能取得更好的效果。