通过局部二值模式进行不变纹理分析
计算机视觉与模式识别
2011-12-01 v1
摘要
在许多图像处理应用中，如图像分割和分类，选择稳健的特征描述符对于提高真实场景中的判别能力至关重要。特别是，众所周知，图像纹理构成了用于特征提取和分类的强大视觉线索。在过去几年中，由 Ojala 等人提出的局部二值模式（LBP）方法，因其计算简单性以及更重要的是能够编码用于描述纹理的强大特征，而获得了越来越多的认可。然而，原始算法存在一些局限性，如对噪声敏感以及缺乏旋转不变性，这促使了许多旨在克服这些局限性的提案或扩展。本文在存在旋转、光照和噪声变化的情况下，对 Ojala 的原始 LBP 提案以及其他最近提出的 LBP 扩展进行了定量研究。在实验中，我们考虑了两个不同的数据库：Brodatz 和 CUReT，用于不同大小的 LBP 掩码。实验结果表明，所描述的纹理描述符对于经受几何或辐射度变化的图像具有有效性和稳健性。
引用
@article{arxiv.1111.7271,
title = {Invariant texture analysis through Local Binary Patterns},
author = {Rodrigo Nava and Gabriel Cristóbal and Boris Escalante-Ramírez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.7271},
year = {2011}
}
备注
7 figures, 3 tables