LBP特征
2014-06-12 09:44
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LBP(Local Binary Pattern, 局部二值模式)LBP方法(Local
binary patterns)是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法。LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出[43][44],用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用,改善了一些数据集[45]上的检测效果。
原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,3*3领域内的8个点可产生8bit的无符号数,即得到该窗口的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示:
研究人员发现,可以将一幅图片划分为若干的子区域,对每个子区域内的每个像素点都提取LBP特征,然后,在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。如此一来,每个子区域,就可以用一个统计直方图来进行描述;整个图片就由若干个统计直方图组成;例如:一幅100*100像素大小的图片,划分为10*10=100个子区域,每个子区域的大小为10*10像素;在每个子区域内的每个像素点,提取其LBP特征,然后,建立统计直方图;这样,这幅图片就有10*10个子区域,也就有了10*10个统计直方图,利用这10*10个统计直方图,就可以描述这幅图片了。之后,我们利用各种相似性度量函数,就可以判断两幅图像之间的相似性了;
目前,LBP局部纹理提取算子,已经成功应用在指纹识别、字符识别、人脸识别、车牌识别等领域。(也有用于人体检测到HOG+LBP+Mean
shift)
转载自: /article/2724638.html
/article/1820978.html
blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/21605008320138642124582/ (较全)
binary patterns)是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法。LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出[43][44],用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用,改善了一些数据集[45]上的检测效果。
原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,3*3领域内的8个点可产生8bit的无符号数,即得到该窗口的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示:
研究人员发现,可以将一幅图片划分为若干的子区域,对每个子区域内的每个像素点都提取LBP特征,然后,在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。如此一来,每个子区域,就可以用一个统计直方图来进行描述;整个图片就由若干个统计直方图组成;例如:一幅100*100像素大小的图片,划分为10*10=100个子区域,每个子区域的大小为10*10像素;在每个子区域内的每个像素点,提取其LBP特征,然后,建立统计直方图;这样,这幅图片就有10*10个子区域,也就有了10*10个统计直方图,利用这10*10个统计直方图,就可以描述这幅图片了。之后,我们利用各种相似性度量函数,就可以判断两幅图像之间的相似性了;
目前,LBP局部纹理提取算子,已经成功应用在指纹识别、字符识别、人脸识别、车牌识别等领域。(也有用于人体检测到HOG+LBP+Mean
shift)
转载自: /article/2724638.html
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