局部邻域强度模式：一种用于图像检索的新纹理特征描述符
计算机视觉与模式识别
2018-07-03 v3
摘要
本文提出了一种基于局部邻域强度差的新纹理描述符，用于基于内容的图像检索（CBIR）。在计算局部二值模式（LBP）等纹理特征时，通常将图像 3*3 窗口中的中心像素与其余邻居逐个进行比较以生成二进制位模式。这种方法忽略了特定像素的相邻邻居对其二进制编码及纹理描述的影响。所提出的方法基于这样一个概念：特定像素的邻居包含大量纹理信息，可考虑用于 CBIR 的高效纹理表示。鉴于此，我们开发了一种名为局部邻域强度模式（LNIP）的新纹理描述符，该描述符通过考虑特定像素与其相邻邻居相对于中心像素的相对强度差，生成符号模式和幅值模式。由于符号模式和幅值模式包含互补信息，我们将这两种模式连接成单个特征描述符，从而生成更具体且有用的特征描述符。该描述符已在四个数据库上进行了图像检索测试，包括三个纹理图像数据库——Brodatz 纹理图像数据库、MIT VisTex 数据库和 Salzburg 纹理数据库，以及一个面部数据库 AT&T 面部数据库。在这些数据库上观察到的精确率和召回率值与一些最先进的局部模式进行了比较。结果表明，所提出的方法优于许多现有方法。
引用
@article{arxiv.1709.02463,
title = {Local Neighborhood Intensity Pattern: A new texture feature descriptor for image retrieval},
author = {Prithaj Banerjee and Ayan Kumar Bhunia and Avirup Bhattacharyya and Partha Pratim Roy and Subrahmanyam Murala},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.02463},
year = {2018}
}
备注
Expert Systems with Applications(Elsevier)