【技术实现步骤摘要】
一种基于改进局部二值模式的纹理描述方法及其系统
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于改进局部二值模式的纹理描述方法及其系统。
技术介绍
如何高效提取低维、稀疏、噪声鲁棒、适应变化光照的纹理特征，实现高性能的目标识别或图像分类，一直是图像处理领域中的热点问题。局部二值模式(LocalBinaryPatterns，LBP)是一种像素层的局部特征，编码了中心像素与邻域像素之间的灰度相对值。由于其理论简单、计算高效，具有较强的特征辨别力和较低的计算复杂度，因此被广泛应用于纹理分类、人脸识别、图像检索、人脸检测和人脸表情分析等领域中。基于LBP的纹理分析方法凭借其直观的理论推导、精简的计算开销和优越的分类效果成为先进的纹理分析方法之一，具有广阔的应用前景。然而，传统的局部二值模式(LBP)进行图像纹理描述时，一方面，传统局部二值模式认定非等价模式对应图像的噪声、伪像等干扰信息，因此仅依赖等价模式进行纹理分析描述以及图像分类等。但是传统LBP忽略了非等价模式中的纹理描述信息，导致局部图像细节信息丢失，降低了图像识别和...
【技术保护点】
1.一种基于改进局部二值模式的纹理描述方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1：获取原始图像的图像噪声参数η
【技术特征摘要】
1.一种基于改进局部二值模式的纹理描述方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：获取原始图像的图像噪声参数ηPSNR，并基于所述图像噪声参数ηPSNR识别图像状态；
所述图像噪声参数ηPSNR为所述原始图像的平均峰值信噪比与所述原始图像对应的标准训练图像的平均峰值信噪比的比值；
基于所述图像噪声参数ηPSNR的大小将图像状态划分为：正常状态、轻度告警状态以及严重报警状态；所述正常状态对应的图像噪声参数ηPSNR均大于轻度告警状态以及严重报警状态，所述轻度告警状态对应的图像噪声参数ηPSNR大于严重报警状态；
其中，若识别出原始图像的图像状态为严重报警状态，则停止对所述原始图像的纹理描述；若识别出原始图像的图像状态为正常状态或轻度告警状态，则执行步骤S2；
S2：利用LBP系列算子遍历原始图像中的每个像素点计算出每个像素点作为中心像素时的模式，并基于每个像素点的模式对应的等价性识别所述模式为等价模式或非等价模式；
S3：基于原始图像的图像状态以及原始图像中的每类非等价模式的出现频次，从非等价模式中提取显性非等价模式；
其中，依据每类非等价模式的出现频次对非等价模式进行降序排列，并基于介入比例σ按照从前往后的顺序选取部分非等价模式作为显性非等价模式；
所述图像状态为正常状态时，介入比例σ为预设占比阈值σ'；图像状态为轻度告警状态时，介入比例σ等于所述预设占比阈值σ'与图像噪声参数ηPSNR乘积；
S4：将原始图像中每类等价模式、每类显性非等价模式进行组合得到混合模式；
S5：基于原始图像的图像状态选择旋转编码器或自然编码器对混合模式以及剩余非等价模式进行混合编码得到编码混合模式及编码；
其中，将剩余非等价模式统一为一种模式，根据编码混合模式的模式种类进行编码，每个编码对应一种模式；
所述图像为正常状态时，选用旋转编码器；所述图像为轻度告警状态时，选用自然编码器；
所述编码混合模式中等价模式以及显性非等价模式对应的模式为原始图像的纹理描述信息，统计所述编码混合模式中每类模式的出现频次得到的编码混合模式直方图为所述原始图像的纹理特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S4中图像为正常状态时，利用所述旋转编码器对所述混合模式中的等价模式、显性非等价模式进行编码时，利用下述旋转公式对等价模式、显性非等价模式进行旋转模式计算：
式中，旋转计算后得到二值模式，ROR(LBPP,R,i)是旋转函数，表示将LBPP,R向右旋转i位，LBPP,R为待旋转的等价模式或显性非等价模式，P为像素点作为中心像素时邻域采样点个数，R为邻域半径。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在三类图像状态下的图像噪声参数ηPSNR的取值范围如下：
所述正常状态下的图像噪声参数ηPSNR的取值范围为：0.9<ηPSNR≤1；
所述轻度告警状态下的图像噪声参数ηPSNR的取值范围为：0.75≤ηPSNR≤0.9；
所述严重报警状态下的图像噪声参数ηPSNR的取值范围为：ηPSNR<0.75。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗旗舞，阳春华，桂卫华，房晓鑫，朱红求，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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