[發(fā)明專利]一種有效多尺度紋理識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410468974.2
• 申請日: 2014-09-15
• 公開（公告）號: CN104268562A
• 公開（公告）日: 2015-01-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何發(fā)智;孫俊;陳曉
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 薛玲

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于模式識別技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種紋理識別方法，尤其涉及一種有效多尺度紋理識別方法。

背景技術(shù)

圖像紋理是一種重要的視覺手段，是圖像中普遍存在而又難以描述的特征。紋理分析技術(shù)一直是計算機(jī)視覺、圖像處理、圖像檢索等的活躍研究領(lǐng)域。紋理分析作為諸如上述應(yīng)用的基礎(chǔ)性研究領(lǐng)域之一，其研究內(nèi)容主要包括：紋理分類和分割、紋理合成、紋理檢索和由紋理恢復(fù)形狀。這些研究內(nèi)容的一個最基本的問題是紋理特征提取，紋理的微觀異構(gòu)性，復(fù)雜性以及應(yīng)用的廣泛性和概念的不明確性給紋理研究帶來很大挑戰(zhàn)。紋理特征提取的目標(biāo)是：提取的紋理特征維數(shù)不大、鑒別能力強(qiáng)、穩(wěn)健性好，提取過程計算量小，能夠指導(dǎo)實際運用。紋理的定義一直為人們所關(guān)注，但是圖像紋理定義問題至今沒有得到圓滿的解決，仍然不存在為眾人所公認(rèn)的定義。其中的共識是一：紋理不同于灰度和顏色等圖像特征，它通過像素及其周圍空間鄰域的灰度分布來表現(xiàn)，即局部紋理信息；二：局部紋理信息不同程度的重復(fù)性，即全局紋理信息。

局部二值模式為一種有效的紋理描述算子，度量和提取圖像局部的紋理信息，對光照具有不變性。Damper-Shafter的證據(jù)理論是Dempster于1967年首先提出，由他的學(xué)生Shafer于1976年進(jìn)一步發(fā)展起來的一種不精確推理理論，也稱為Dempster/Shafer證據(jù)理論(D-S證據(jù)理論)，最早應(yīng)用于專家系統(tǒng)中，具有處理不確定信息的能力。作為一種不確定推理方法，證據(jù)理論的主要特點是：滿足比貝葉斯概率論更弱的條件；具有直接表達(dá)“不確定”和“不知道”的能力。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行推理，為融合不確定信息提供了一條新的途徑。但是其在沖突證據(jù)組合、模糊信息處理及相關(guān)證據(jù)組合方面存在不足之處。目前通過D-S證據(jù)理論進(jìn)行多特征數(shù)據(jù)融合進(jìn)行圖像識別已經(jīng)得到廣泛的研究。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于局部二值模式(local?Binary?Pattern，簡稱LBP)和Dempster-Shafer證據(jù)理論(以下簡稱D-S證據(jù)理論)的紋理識別方法。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種有效多尺度紋理識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：輸入測試圖像T；

步驟2：計算測試圖像T的圖像金字塔，圖像金字塔通過一個預(yù)定義的低通濾波器對輸入圖像進(jìn)行迭代濾波；

步驟3：將基本的LBP算子應(yīng)用到圖像的每一個尺度上，將產(chǎn)生若干個直方圖{H₀,H₁,…H_L}，對每個與之匹配尺度的直方圖，其中L代表圖像金字塔的最高層；

步驟4：用直方圖相交計算兩兩直方圖之間的相似度，計算出圖像金字塔上每一尺度上的基本信任分配；

步驟5：將各尺度提供基本信任分配當(dāng)作一個信息源，利用D-S證據(jù)理論去組合；

步驟6：最終的判定由設(shè)定的分配的最大值選擇決定。

作為優(yōu)選，步驟2中所述的圖像金字塔通過一個預(yù)定義的低通濾波器對輸入圖像進(jìn)行迭代濾波，其具體實現(xiàn)過程是當(dāng)輸入測試圖像T成為金字塔的最底層或者第0層時，第1層包含測試圖像T₁，它是圖像I的一個濾波版本，而且第2層的測試圖像T₂是通過測試圖像T₁濾波獲得，依次進(jìn)行迭代濾波。

作為優(yōu)選，步驟4中所述的兩兩直方圖之間的相似度為