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一種基于中心窗口變差的四象限分塊模式的圖像紋理特征提取方法

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一種基于中心窗口變差的四象限分塊模式的圖像紋理特征提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及機(jī)器視覺領(lǐng)域,尤其涉及一種圖像紋理特征提取方法,可應(yīng)用于目標(biāo) 檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤。
【背景技術(shù)】
[0002] 目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤是模式識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題,然而由于光照變化、表情 變化、遮擋、復(fù)雜背景等干擾的存在,使得目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤變得困難。近年來(lái)涌現(xiàn)出大 量基于紋理特征的目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤方法,這些算法的準(zhǔn)確性和應(yīng)用效果很大程度上 取決于所用的紋理描述特征。
[0003] 局部二元模式(LBP)是一種較為成熟的紋理特征提取方法。原始的LBP是定義在 3 X 3像素塊上,通過計(jì)算中心點(diǎn)周圍8個(gè)鄰域的像素值與中心點(diǎn)像素值的差值,得到8比 特的LBP碼。在目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤中最常用的是定義在3X3區(qū)域上的多塊局部二元模 式(MB-LBP)。對(duì)實(shí)時(shí)應(yīng)用而言,MB-LBP仍具有較高的計(jì)算復(fù)雜度,不利于構(gòu)建快速和魯棒 的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)。而且LBP在細(xì)節(jié)描述上,特別是在人臉識(shí)別等需要更精細(xì)化描述 的應(yīng)用中,還有待改進(jìn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提出一種基于中心窗口變差的四象限分塊模式的圖像紋理特 征提取方法。相對(duì)于LBP紋理特征提取方法,該方法具有更低的計(jì)算復(fù)雜度,更準(zhǔn)確的局部 紋理描述能力,更適合應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0006] -種基于中心窗口變差的四象限分塊模式的圖像紋理特征提取方法,對(duì)任一 2MX2N(M彡2, N彡2)像素的圖像區(qū)域進(jìn)行圖像紋理特征提取,通過如下步驟實(shí)現(xiàn):
[0007] 步驟1、計(jì)算位于區(qū)域中心的MXN個(gè)像素值的和,作為閾值保留;
[0008] 步驟2、把該2MX2N像素的圖像區(qū)域均分為4個(gè)MXN像素的子區(qū)域,并分別計(jì)算 這4個(gè)子區(qū)域像素值的和;
[0009] 步驟3、分別將這4個(gè)子區(qū)域像素值的和與上述閾值進(jìn)行比較,若像素值的和大于 或等于上述閾值就置該子區(qū)域的位置編碼值為1,否則為〇 ;
[0010] 步驟4、分別將這4個(gè)子區(qū)域的位置編碼值乘以對(duì)應(yīng)的權(quán)重后進(jìn)行求和,得到該 2M X 2N像素的圖像區(qū)域的紋理特征值。
[0011] 采用上述方案后,本發(fā)明采用把圖像區(qū)域分割成4個(gè)子區(qū)域再分別和中間區(qū)域進(jìn) 行比較,根據(jù)變差確定其紋理特征值的方法,實(shí)際上就是比對(duì)沿對(duì)角線方向兩個(gè)有重合部 分的圖像子區(qū)域的差異性,這樣能夠更細(xì)致、準(zhǔn)確地反映圖像紋理的結(jié)構(gòu)信息。此外,所提 取特征的二進(jìn)制碼長(zhǎng)只有LBP的一半,計(jì)算復(fù)雜度低;可供選擇的特征數(shù)遠(yuǎn)高于LBPJAS 擬合能力強(qiáng)。因此,本發(fā)明可更廣泛地應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤領(lǐng)域。
【附圖說(shuō)明】
[0012] 圖1為本發(fā)明的基于中心窗口變差的四象限分塊模式特征提取示意圖,其中M = N = 2,分塊順序依象限而定:序號(hào)0表示第1象限,序號(hào)1表示第2象限,以此類推。
[0013] 以下結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳述。
【具體實(shí)施方式】
[0014] 如圖1所示,本發(fā)明一種基于中心窗口變差的四象限分塊模式的圖像紋理特征值 的提取方法,對(duì)一個(gè)2MX2N(M多2,N多2)像素的圖像區(qū)域進(jìn)行圖像紋理特征提取,通過如 下步驟實(shí)現(xiàn):
[0015] 步驟1、設(shè)該2MX2N(M彡2, N彡2)像素的圖像區(qū)域左下角的坐標(biāo)為(0,0),右 上角的坐標(biāo)為(2M-1,2N-1);計(jì)算左下角坐標(biāo)為(INT(M/2),INT(N/2)),右上角坐標(biāo)為 (ΙΝΤ(Μ/2)+Μ-1,ΙΝΤ(Ν/2)+Ν-1)的中心區(qū)域MXN個(gè)像素值的和作為閾值C ;其中INT(*)為 取整運(yùn)算。
[0016] 例如,在圖1中,M = N = 2,圖像區(qū)域左下角的坐標(biāo)為(0,0),右上角的坐標(biāo)為 (3, 3)。中心區(qū)域?yàn)樾本€標(biāo)出的區(qū)域,其左下角坐標(biāo)為(1,1),右上角坐標(biāo)為(2, 2)。根據(jù)圖 1中的(a)部分可求得閾值C = 55+50+53+52 = 210。
[0017] 步驟2、把該2MX2N像素的圖像區(qū)域均分為4個(gè)MXN像素的子區(qū)域,并分別計(jì)算 這4個(gè)子區(qū)域像素值的和g。, gl,g2, g3,其中序號(hào)0標(biāo)志第1象限的塊,序號(hào)1標(biāo)志第2象限 的塊,以此類推。
[0018] 對(duì)圖1中(a)部分的圖像區(qū)域,可求得:g。= 62+60+55+70 = 247 ;類似的,可求得 gl= 201,g2= 196, g 3= 262。圖1中(b)部分標(biāo)出中心區(qū)域及對(duì)應(yīng)的閾值以及4個(gè)子區(qū) 域及其像素值的和gn (η = 0, 1,2, 3)。
[0019] 步驟3、分別計(jì)算這4個(gè)子區(qū)域的閾值函數(shù)s (gn,C) (η = 0, 1,2, 3),其中閾值函數(shù) 定義為:
[0021] 4個(gè)子區(qū)域的閾值函數(shù)如圖1中(c)部分所示,分別為:s(gQ,C) = l,s(gl,C)= 0, s(g2, C) = 0, s(g3, C) = 1。
[0022] 步驟4、通過下式計(jì)算該2MX2N像素的圖像區(qū)域的圖像紋理特征值
[0024] 采用2進(jìn)制數(shù)表示,該圖像紋理特征值就是s (gn,C) (η = 0, 1,2, 3)的按序排列。 對(duì)圖1所示的圖像區(qū)域,其紋理特征值為:α = 〃1〇〇1〃。
[0025] 以上所述,僅是本發(fā)明較佳實(shí)施例而已,并非對(duì)本發(fā)明的技術(shù)范圍作任何限制,故 凡是依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所作的任何細(xì)微修改、等同變化與修飾,均仍屬 于本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于中心窗口變差的四象限分塊模式的圖像紋理特征提取方法,其特征在于: 對(duì)任一 2MX2N像素的圖像區(qū)域進(jìn)行圖像紋理特征提取,通過如下步驟實(shí)現(xiàn): 步驟1、計(jì)算位于區(qū)域中心的MXN個(gè)像素值的和,作為閾值保留; 步驟2、把該2MX2N像素的圖像區(qū)域均分為4個(gè)MXN像素的子區(qū)域,并分別計(jì)算這4 個(gè)子區(qū)域像素值的和; 步驟3、分別將這4個(gè)子區(qū)域像素值的和與上述閾值進(jìn)行比較,若像素值的和大于或等 于上述閾值就置該子區(qū)域的位置編碼值為1,否則為0 ; 步驟4、分別將這4個(gè)子區(qū)域的位置編碼值乘以對(duì)應(yīng)的權(quán)重后進(jìn)行求和,得到該2MX2N像素的圖像區(qū)域的紋理特征值; 上述各步驟中,Μ彡2,N彡2。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于中心窗口變差的四象限分塊模式的圖像紋理特征提取方法,對(duì)任一2M×2N像素的圖像區(qū)域,首先計(jì)算其中心部分M×N個(gè)像素值的和作為閾值,然后把該2M×2N像素的圖像區(qū)域分解為4個(gè)M×N像素的子區(qū)域,再分別計(jì)算這4個(gè)子區(qū)域像素值的和并與閾值進(jìn)行比較,若像素值的和大于或等于閾值,就置該子區(qū)域的位置編碼值為1,否則為0;最后將四個(gè)子區(qū)域的位置編碼值乘以對(duì)應(yīng)的權(quán)重后進(jìn)行求和,得到該2M×2N像素的圖像區(qū)域的紋理特征值。本發(fā)明只需要用4個(gè)比特就能有效地表示物體的局部紋理信息,可應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤。
【IPC分類】G06K9/46
【公開號(hào)】CN105320956
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510661393
【發(fā)明人】蔡燦輝, 葛祖貝, 曾煥強(qiáng), 陳婧
【申請(qǐng)人】華僑大學(xué)
【公開日】2016年2月10日
【申請(qǐng)日】2015年10月14日
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