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        一種新的LTP紋理譜描述符探析

        2018-11-17 07:10:20
        福建教育學院學報 2018年10期
        關鍵詞:圖庫描述符維數(shù)

        黃 嘯

        (福建商學院,福建 福州 350012)

        1 引言

        局部二值模式紋理譜描述符自最早由Ojala等[1]等提出,通過比較鄰域像素與中心像素的灰度差關系反映圖像的紋理特征,該方法已得到國內(nèi)外學界的廣泛研究。Heikkila[2]為降低紋理特征的維數(shù),提出了CS-LBP(Center-Symmetric Local Binary Patterns) 紋理譜描述符,以中心對稱的鄰域點灰度差作為比較對象,取得了很好的效果。在此基礎上,孫君頂?shù)龋?]將中心像素引入到比較關系中,提出了ICS-LBP描述符;陳剛等[4-5]通過引入模糊理論、提出字符串移位等方法,分別提出了FCS-LBP與ECS-LBP描述符。上述描述符雖然具有較低的特征維數(shù),紋理的描述能力不夠高。ICS-LTP[6]是針對CS-LBP的一種改進方案,通過與局部三值模式[7](Local Ternary Patterns,LTP)相結(jié)合,提高了圖像紋理描述能力。但該描述符在進行灰度差比較時忽略了中心像素的作用,特征描述效果不穩(wěn)定。

        本文結(jié)合了中心像素在反映紋理特征中的作用,提出了ECS-LTP描述符。該方法既發(fā)揮了LTP在描述紋理時的全面性,又利用了中心對稱方法降低特征維數(shù)的特點,同時在計算紋理譜值時考慮了鄰域像素與中心像素的關系。

        2 紋理譜描述符

        2.1 CS-LBP

        Heikkila[2]從降低計算復雜度的角度出發(fā),設計了僅比較區(qū)域中心對稱的四對像素點灰度差的CSLBP描述符,其計算過程如下:

        t是預先給定的閾值,用以設定局部區(qū)域的平坦程度。

        2.2 ICS-LBP

        孫君頂?shù)龋?]認為中心像素在灰度差的比較中也具有重要的地位,同時也為了減少人為設定閾值造成的不變,提出了ICS-LBP描述符,其計算過程如下:

        ICS-LBP在保持了CS-LBP的特征維數(shù)的同時,也考慮了中心像素與對稱像素間的相關作用。

        2.3 ICS-LTP

        曾慧等[6]認為CS-LBP的特征維數(shù)雖然較低,但在紋理的描述上不如局部三值模式[7]細膩,為了兼具二者的優(yōu)點,將其進行融合,并采用類似串聯(lián)的方式來減少特征維數(shù)。其計算過程如下:

        Si雖然維數(shù)較高,但由于采取由ICS-LTP1和ICS-LTP2分別生成直方圖后串聯(lián)的方式來獲得最后的紋理譜值,使得最終的特征維數(shù)與CS-LBP相差不大。

        2.4 ECS-LTP

        對于ICS-LTP,僅考慮中心對稱像素對間的比較,忽略了中心像素對局部紋理特征的影響。另外,ICSLTP設定閾值的思想在紋理平坦程度未知的情況下實用性大為減弱。為此,在ICS-LTP的基礎上,結(jié)合ICS-LBP運用中心像素的思想,提出了ECS-LTP(Extended CS-LTP)描述符:

        圖1顯示了四種紋理譜描述符的編碼規(guī)則。明顯地,新的描述符在維數(shù)不變的情況,結(jié)合了中心像素進行灰度比較,且無需參數(shù)輸入,其實用性和自適應性都得到了顯著提高。

        圖1 四種紋理譜描述符的編碼規(guī)則

        3 實驗結(jié)果及評價

        實驗從奧盧大學機器視覺小組(http://www.cse.oulu.fi/MVG)的兩個紋理庫,構(gòu)建了四個紋理圖像庫,圖庫1從Brodatz紋理庫中選擇13幅紋理圖像(圖2),將其進行劃分為9幅126×126的圖像,從而得到13類共117幅紋理圖像;圖庫2從Outex_TC_00012紋理庫中選擇了16類共320張128×128的圖像(圖3)。圖庫1和2作為非旋轉(zhuǎn)圖像上的實驗。圖庫3將圖庫1選擇的13張圖像分別進行30°,60°,90°,120°,150°,200°旋轉(zhuǎn),得到13類共78張圖像。圖庫4選擇了圖庫2中16幅圖像所對應的旋轉(zhuǎn)圖像,包含了0°,15°,60°,90°,100°,135°,165°,185°,210°共9個旋轉(zhuǎn)角度的16類720張圖像。圖庫3和4作為旋轉(zhuǎn)圖像上的實驗。

        圖2 Brodatz紋理庫樣本圖像

        圖3 Outex_TC_00012紋理庫樣本圖像

        表1 實驗環(huán)境

        表1顯示了實驗的具體環(huán)境,以聚類作為紋理特征間相似性的判斷方法,其中實驗結(jié)果采用文獻[4]提到的“準確率”作為評價標準,即聚類與原始類標號的所有對應關系中,正確的對象個數(shù)與總個數(shù)之比的最大值。在描述符的比較過程中,CS-LBP描述符與ICS-LTP描述符涉及的參數(shù)。如表2所示,參與比較的描述符的特征維數(shù)十分接近,其計算復雜度基本相同。

        表2 描述符的特征維數(shù)

        實驗包括兩個部分,第一部分在非旋轉(zhuǎn)圖像上進行測試,比較CS-LBP、ICS-LBP、ICS-LTP及ECS-LTP在普通紋理圖像上的聚類準確率,結(jié)果如圖4所示。

        圖4 普通圖像的結(jié)果

        由于CS-LBP和ICS-LTP都沒有考慮中心像素,所以在紋理效果的描述上較差,ICS-LBP由于結(jié)合了中心像素進行計算,其在普通紋理圖像上的聚類效果明顯高于CS-LBP和ICS-LTP。而本文提出的ECS-LTP既將中心像素加入到比較過程中,又充分發(fā)揮了局部三值模式在描述紋理過程中的細膩性,其聚類準確率在圖庫1和2上平均高出ICS-LBP描述符2.5%。

        實驗的第二部分測試了四種描述符在旋轉(zhuǎn)圖像上的聚類效果,結(jié)果如圖5所示。

        圖5 旋轉(zhuǎn)圖像的結(jié)果

        在旋轉(zhuǎn)圖像上的實驗顯示,CS-LBP、ICS-LBP、ICS-LTP、ECS-LTP四種描述符的平均準確率分別為:33.74%、33.87%、36.91%以及40.2%,以LTP為基礎的兩個描述符由于使用了區(qū)分度更大的局部三值模式,其平均效果均優(yōu)于以LBP為基礎的描述符。尤其是在紋理數(shù)據(jù)量較大的圖庫4上。結(jié)合兩部分實驗,可知與前三種描述符相比,本文提出的ECS-LTP在特征維數(shù)相近的情況下,具有更為出色的紋理特征描述能力。

        4 結(jié)論

        針對已有的紋理譜描述符在描述紋理能力上的不足,本文充分考慮了中心像素在鄰域像素灰度比較的重要性,發(fā)揮LTP在紋理描述時抗噪性強、準確率高的特點,提出了一種兼具CS-LBP和ICS-LTP優(yōu)點的新型紋理譜描述符。采用不同的紋理圖像庫對文中所提的描述符進行測試,結(jié)果表明,本文提出的ECS-LBP紋理譜描述符可以在不增加特征維數(shù)的情況下,明顯提高聚類效果。

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