李 榮，徐燕華

（無錫太湖學(xué)院 江蘇 無錫　214064）

基于視覺信息的圖像特征提取算法研究

李 榮，徐燕華

（無錫太湖學(xué)院 江蘇 無錫214064）

自計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)生開始，視覺信息則自動(dòng)成為其處理的對(duì)象。紋理特征作為視覺信息的重要部分，成為圖像特征提取的重點(diǎn)。針對(duì)紋理特征提取中，傳統(tǒng)LBP算法作為一種基于灰度的算法，僅僅局限對(duì)低分辨率圖片，其識(shí)別率通常比較低的問題，提出一種基于小波變換的LBP算法。該算法利用小波變換的局部特性、方向性和多方向性等特點(diǎn)，并結(jié)合LBP算法自身具有的旋轉(zhuǎn)不變形、灰度不變形等特點(diǎn)，從而通過小波變換對(duì)高分辨率圖片的分解，再通過局部二值模式的優(yōu)勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像紋理特征的提取。最后通過MATLAB軟件編程與ORL數(shù)據(jù)庫的對(duì)比測(cè)試，改進(jìn)算法的識(shí)別率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)LBP算法。

視信息；LBP算法；小波變換；ORL；紋理特征

特征提取作為圖像檢索、圖像匹配、圖像融合的一個(gè)關(guān)鍵問題，成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。而視覺信息圖像特征點(diǎn)提取，是當(dāng)前智能圖像和計(jì)算機(jī)視覺所研究的一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域與技術(shù)。其主要是借助計(jì)算機(jī)的相關(guān)算法，從而提取出圖像的相關(guān)信息，并決定該圖像是否具備特定的識(shí)別因子。

LBP算法作為視覺信息中對(duì)紋理特征描述的一種算法，具有旋轉(zhuǎn)不變形、灰度不變形等明顯的優(yōu)點(diǎn)［1］。在對(duì)LBP的應(yīng)用中，不斷的發(fā)展與演變，并被廣泛的應(yīng)用在圖像分割、人臉分析、紋理分類等各個(gè)領(lǐng)域［2-4］。但LBP算法其適用于低分辨率圖片的紋理特征提取，但其識(shí)別效果不高。小波變換作為建立在傅里葉變化基礎(chǔ)上，也為一種局部變換，但可進(jìn)行時(shí)間與頻度、空間與頻率間的變換。因此，結(jié)合小波變換與LBP算法各自的優(yōu)點(diǎn)，提出一種基于小波與LBP改進(jìn)算法，通過借助小波變化對(duì)高分辨率圖像的分解，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像紋理特征的提取，提高圖像識(shí)別率。

1　LBP算法基本原理

LBP算法，稱為局部二值模式（Local Binary Pattern），由著名的OjalaT教授在1996年提出［5］。該算法其具有計(jì)算簡便，思路簡單，鑒別能力強(qiáng)等特點(diǎn)，因此被人們廣泛的應(yīng)用各個(gè)方面。LBP算法作為對(duì)局部紋理特征進(jìn)行提取的一種算法，其基本的定義是在 3*3的窗口內(nèi)，將窗口當(dāng)中的中心像素與周圍與其相鄰的8個(gè)不同的像素點(diǎn)的閾值進(jìn)行一一的比較，在經(jīng)過對(duì)該窗口采用二值化的處理之后，如果其周圍的像素的閾值大于該中心點(diǎn)的閾值，由此則將該像素點(diǎn)的進(jìn)行標(biāo)記，其值為1，否則，將其標(biāo)記為0。由此通過這樣的操作后，其紋理F則為：

對(duì)其進(jìn)行二值化處理后則為：

通過計(jì)算，可得到以Pc作為中心點(diǎn)的窗口相鄰的8個(gè)像素為之所產(chǎn)生的二進(jìn)制數(shù)，該二進(jìn)制數(shù)由0和1構(gòu)成。通過該二進(jìn)制將其轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制，其具體轉(zhuǎn)換的公式為：

通過公式（3）則可得到該窗口最終的LBP值。其示意圖則如圖1所示。

圖1　LBP算子示意圖

在圖1中通過LBP運(yùn)算，得到：

LBP模式=11101001

LBP值=1+2+4+16+128+151

2　快速小波變換

該變換是建立在離散小波變換的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，其目的是提高離散小波變換的效率。該變換的高效性主要體現(xiàn)在Mallat人字形算法［7］，其核心則為鄰近尺度的離散小波變換系數(shù)間的關(guān)系，如圖2所示，則為快速小波的濾波器組。

圖2　快速小波變換濾波器組

在圖2當(dāng)中，其中的hφ、hψ分別表示小波濾波器的系數(shù)的展開系數(shù)，Wφ（j+1，m，n）表示首次迭代輸入的值，Wφ（j，m，n）和其中的｝表示其輸出的尺度在J的時(shí)候的DWT的值。其中的hφ（-n），hψ（-m）分別與低通和高通濾波器對(duì)應(yīng)。其具體的處理方法則為：

通過公式（4）將原本的圖像分為4個(gè)分辨率比較低的圖像。

3　基于LBP算法的改進(jìn)

通過對(duì)小波變化和LBP算法基本原理的分析，要快速實(shí)現(xiàn)對(duì)特征提取，并提高圖像的識(shí)別率，就需要通過對(duì)圖片的分解，將其逐步分解為低分辨率的圖像。因此，針對(duì)LBP算法的改進(jìn)，其主要步驟為：

圖3　改進(jìn)LBP算法

通過小波濾波器將圖片分為N個(gè)大小相等的圖片，并分別對(duì)各自圖片的LBP值進(jìn)行計(jì)算，并得到每塊LBP的直方圖，最后再對(duì)N個(gè)特征向量進(jìn)行連接，得到總的特征向量。其具體的算法流程為：

STEP1：輸入訓(xùn)練圖集

STEP2：按級(jí)對(duì)采集圖像進(jìn)行分解，將其分為N個(gè)圖譜

STEP3：采用算法對(duì)分解的N個(gè)圖譜的LBP中進(jìn)行計(jì)算

STEP4：對(duì)每個(gè)圖譜的直方圖進(jìn)行計(jì)算

STEP5：連接最終向量

4　算法仿真

4.1仿真條件

在本文中，采用MATLAB軟件7.0版本對(duì)算法進(jìn)行編程，并通過人臉匹配的方式對(duì)該算法進(jìn)行檢驗(yàn)和測(cè)試。MATLAB作為集合圖像圖形處理、數(shù)值計(jì)算、符號(hào)運(yùn)算等為一體的編程軟件，其幾乎可以滿足所有的計(jì)算的需求。同時(shí)該軟件通過矩陣運(yùn)算，從而決定其在對(duì)數(shù)字圖像的處理方面具有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。因此，本文選擇MATLAB軟件。實(shí)驗(yàn)用的圖片則采用ORL圖像數(shù)據(jù)庫中的40人［8］，每人10張?jiān)诓煌砬?、不同光照?qiáng)度下的照片，總共400張。原始圖片分辨率為112*92。

4.2仿真結(jié)果

通過小波變換對(duì)圖片的分級(jí)，在本研究中僅僅做二級(jí)分級(jí)。ORL數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的圖片在經(jīng)過分解后，其第一次的分辨率56*46，得第二次分解分辨率為28*23。由此，通過aging數(shù)據(jù)可以看出，在經(jīng)過小波變換分解后，其分辨率、維數(shù)等都出現(xiàn)下降。

同時(shí)通過對(duì)特征的提取，可得到如圖4所示的結(jié)果。

通過表1可以看出，在ORL數(shù)據(jù)庫中得到的測(cè)試結(jié)果中，其分塊的識(shí)別率要明顯高于不分塊的結(jié)果。因此，可以證明改進(jìn)算法要優(yōu)于傳統(tǒng)的LBP算法。

5　結(jié)　論

通過采用小波變換結(jié)合LBP算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)視覺信息中圖像特征的提取，并提高圖像的識(shí)別率，說明改進(jìn)算法要優(yōu)于傳統(tǒng)LBP算法，但是，但是針對(duì)小波分解的層級(jí)與識(shí)別率的關(guān)系還待進(jìn)一步的探討。另外通過分解，雖然可提高圖像匹配的速度，但將圖像從高維度變?yōu)榈途S，也可能導(dǎo)致圖像信息出現(xiàn)失真，因此，還需要深入研究。

圖4　ORL圖像效果

表1　ORL數(shù)據(jù)庫測(cè)試結(jié)果

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Research on the extraction algorithm of image feature based on visual information

LI Rong，XU Yan-hua
（Taihu University of Wuxi，Wuxi 214064，China）

The visual information is automatically processed by the visual information from computer vision.As the important part of visual information，texture feature is the key of image feature extraction.For texture feature extraction，the traditional LBP algorithm as a kind of algorithm based on gray，confined to low resolution images and the recognition rate is usually low，put forward a LBP algorithm based on wavelet transform.The algorithm using wavelet transform local characteristics，direction and multi direction of，combined with LBP algorithm has its own rotation deformation，intensity and deformation characteristics，to through wavelet transform on high resolution image decomposition，through the second part value mode advantage，in order to achieve the extraction of image texture features.Through the comparison of MATLAB software programming with ORL database，the recognition rate of the improved algorithm is obviously better than the traditional LBP algorithm.

visual information；LBP algorithm；wavelet transform；ORL；texture feature

TP

A

1674－6236（2016）09-0188-03

2015-06-05稿件編號(hào)：201506058

李 榮（1978—），女 ，江蘇淮安人，碩士，講師。研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、模式識(shí)別。