基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法第一章：引言

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3论文主要内容

第二章：LBP算法

2.1LBP算法原理

2.2LBP特征描述

2.3LBP的尺度不变性

第三章：尺度不变特征描述

3.1SIFT算法

3.2SURF算法

3.3HOG算法

3.4基于LBP的尺度不变特征描述方法

第四章：特征匹配算法

4.1特征点匹配算法

4.2基于LBP的特征点匹配算法

4.3实验结果与分析

第五章：总结与展望

5.1总结

5.2研究展望

参考文献第一章：引言

1.1研究背景和意义

图像处理领域中，图像的表达与描述一直是经典的研究问题。在实际应用中，图像匹配是其中的一个重要问题。图像匹配旨在寻找两幅或多幅图像之间相同或类似的内容或特征。图像匹配的应用范围广泛，如目标识别、目标跟踪、图像检索、人脸识别等，这些应用都是基于图像特征的提取和匹配。

LBP（LocalBinaryPattern）算法是一种基于局部纹理分析的图像特征描述方法。它可以抓住图像中的纹理信息，具有时间复杂度低、计算速度快、特征不变性较好等优点。LBP从像素点的灰度级出发，通过对多个采样点的像素灰度级的比较，将其转换成二进制编码进行特征描述。由于LBP不考虑颜色、亮度等表观信息，所以具有较好的对光照变化、旋转变化、尺度变化的适应性。因此，LBP算法成为一个被广泛应用和研究的图像特征描述方法。

在实际应用中，尺度不变性是图像匹配中一个非常重要的问题。图像随着拍摄距离和角度的变化产生尺度变化，而传统的图像处理方法难以处理不同尺度下的图像。针对这个问题，很多学者提出了尺度不变特征描述方法，如SIFT、SURF、HOG等等。这些方法可以根据图像的尺度变化自适应地获得特征信息，从而改善图像匹配的准确性。

本文的研究目的在于，基于LBP算法及其尺度不变特征描述方法，提出一种鲁棒性较好、能有效应对尺度变换的图像特征提取和匹配算法。

1.2国内外研究现状

目前，国内外在基于LBP算法的图像特征提取和匹配算法研究方面已经取得了很多进展。西北农林科技大学的刘桦等学者设计了一种基于LBP算法的纹理特征描述，在小麦病害识别中起到了良好的应用效果；德国弗赖堡大学的HerbertBay等人提出了一种快速而稳定的图像特征描述方法SURF，该方法结合了LBP和尺度空间理论，取得了较好的效果；瑞典计算机视觉研究组的TorbjornSjoberg等人则是进一步对SURF进行改进，得到了较好的匹配效果等。

1.3论文主要内容

本文主要研究内容包括：LBP算法原理，LBP特征描述，LBP的尺度不变性，尺度不变特征描述方法，特征匹配算法等。其中，LBP的尺度不变性是本文的研究重点，将探讨尺度不变特征描述方法的基本原理、实现方式以及优缺点，介绍基于LBP的特征点匹配算法，并进行一系列的实验，比较不同算法的优劣性，最终得出结论和研究展望。第二章：相关技术及基础知识

2.1LBP算法简介

LBP（LocalBinaryPattern）是一种基于局部纹理分析的图像特征描述方法，由瑞典计算机视觉研究组的Ojala等人于1994年提出。LBP算法可以抓住图像中的纹理信息，具有时间复杂度低、计算速度快、特征不变性较好等优点。LBP从像素点的灰度级出发，通过对多个采样点的像素灰度级的比较，将其转换成二进制编码进行特征描述。如图2.1所示，以3×3邻域为例，对每个像素点P(i,j)，将其周围的8个像素点的灰度值与P(i,j)进行比较，若周围点的灰度值大于等于P(i,j)则取值1，否则取值0。将得到的8bit二进制序列转化为十进制作为该像素点的LBP值。


图2.1LBP算法示意图

LBP算法的优点在于其简单、直观、易于实现等特点，同时还具有较好的对光照变化、旋转变化、尺度变化的适应性，这使得LBP算法成为了一个被广泛应用和研究的图像特征描述方法。

2.2LBP特征描述

LBP的特征描述是通过对图像空间局部块的LBP值进行统计，得到整幅图像的LBP特征向量。具体过程如下：

1.将图像按照网格分成若干个小块。

2.对每个小块进行LBP特征值的计算。

3.对每个小块的LBP特征值进行统计，得到整幅图像的LBP特征向量。

其中，LBP计算时需要指定邻域的大小和采样点的数量，不同的参数会得到不同的LBP特征描述。同时，为了减小噪声的影响，一般使用等价模式的LBP计算方式，在保持特征不变性的前提下，减少了LBP特征值的数量。

2.3LBP的尺度不变性

传统的LBP算法有一定的缺陷，即对尺度变化较为敏感。在图像尺度变化的情况下，同一个局部区域内的LBP值会发生变化，这会导致LBP特征描述产生误差，从而影响匹配的准确性。解决这一问题的方法是使用尺度不变特征描述方法。

常见的尺度不变描述方法包括SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）、SURF（Speeded-UpRobustFeatures）、HOG（HistogramofOrientedGradients）等，这些方法都是针对不同的特征进行尺度不变性处理的。其中，SIFT算法是最早提出的一种尺度不变算法，SURF是在SIFT基础上进行改进的算法，相比SIFT有更快的计算速度和更好的抗噪性能，同时也具有一定的尺度不变性。HOG算法主要用于目标检测中，通过计算图像中各个区域的梯度方向直方图，得到描述目标局部外观的特征。

针对LBP算法，有一种称为LBP-TOP（LocalBinaryPatternThreeOrthogonalPlanes）的算法，该算法利用了图像在空间、时间和颜色三个方向的信息，具有较好的时空不变性和颜色不变性。但是，LBP-TOP算法的计算复杂度较高，且只能用于视频识别和检索领域。

2.4特征匹配算法

在图像处理领域中，特征匹配是一个非常重要的问题。针对不同的特征描述方法，也有不同的特征匹配算法。对于LBP特征描述，常用的特征点匹配算法包括基于欧式距离的匹配算法、基于汉明距离的匹配算法、基于交叉卡方的匹配算法等等。

其中，基于欧式距离的匹配算法是LBP算法最基本的匹配方法之一。该方法通过计算两张图像中特征点LBP特征向量之间的欧氏距离，来确定匹配点对。相似度越高的点对，欧式距离也会越小。但是，该算法只能适用于特征描述向量长度相同的情况，同时不考虑特征权值的影响，可能会存在一定的误判。

基于汉明距离的匹配算法是基于LBP二进制编码特征的一种匹配方法。由于LBP算法获得的特征向量是二进制编码，因此可以借助汉明距离来实现特征匹配。汉明距离是指在同一位不同的二进制编码的个数，越小则表示两个二进制编码越相似。该算法可轻松处理特征向量长度不同及不同特征向量之间的权值影响的情况。

基于交叉卡方的匹配算法是基于二值特征描述的一种匹配方法。在该算法中，将特征向量的每个维度划分为多个等距区间，并计算出各个区间的交叉卡方值。特征匹配时，计算出两个特征向量之间各个维度区间的交叉卡方值，最终将所有距离加权求和，得到匹配值。该算法对于处理特征维度不同较为有效，同时也考虑了特征向量之间的权重影响。

2.5本章小结

本章主要介绍了LBP算法及其特征描述方法、LBP的尺度不变性技术、特征匹配算法等相关技术和基础知识。LBP算法具有简单、直观、易于实现等特点，同时具有一定的对光照变化、旋转变化、尺度变化的适应性。LBP的尺度不变性技术和特征匹配算法可以解决图像尺度变化和特征匹配问题，能够提高匹配的准确性和鲁棒性。在本文的后续章节中，将在此基础之上，进一步研究如何提高LBP算法的尺度不变性和匹配准确性。第三章：LBP算法的尺度不变性处理

3.1尺度不变LBP算法

在实际应用中，图像的尺度是经常会发生变化的，这会对图像的特征提取、特征匹配等造成影响。为了解决这一问题，针对LBP算法，提出了很多尺度不变的LBP算法。其中，基于金字塔的LBP算法是一种比较常用的方法。

基于金字塔的LBP算法是将目标图像按照不同的尺度分成多个不同的层次，每一层图像都通过缩放或拉伸来适应不同的尺度，并在每一层图像上进行LBP特征提取和匹配。缩小或放大图像时，保证采样点的密度不变，但是采样点的物理位置和像素灰度值发生变化，因此需要重新计算LBP值。通过金字塔结构的建立，有效地保证了图像的尺度不变性。

3.2尺度不变LBP算法的实现

在实现尺度不变LBP算法时，需要考虑到以下几个步骤：

1.建立金字塔结构：将原始图像根据不同尺度缩放得到一系列的图像。在建立金字塔时，可以采用高斯金字塔（Gaussianpyramid）或拉普拉斯金字塔（Laplacianpyramid）方法。

2.选择采样点和邻域：对于每个图像，确定采样点和邻域大小。在尺度不变LBP算法中，采样点的物理位置需要在不同尺度下保持不变，因此需要确定采样点在原始图像中的坐标，并通过变换矩阵来对采样点进行变换。

3.计算LBP特征值：针对每个图像的采样点和邻域大小，计算LBP特征值。由于每个图像的尺度不同，因此邻域大小需要相应地调整。

4.特征描述和匹配：对于每个图像，通过统计其局部区域的LBP特征向量，得到整幅图像的特征向量。在匹配时，建立匹配模型，计算图像间的距离或相似度。

3.3尺度不变LBP算法的优缺点

针对LBP算法的尺度不变性问题，尺度不变LBP算法可以有效地解决这一问题，具有一定的优点：

1.尺度不变特性：尺度不变LBP算法可以有效地应对图像的尺度变化，保证了图像描述特征的不变性和平移不变性。

2.计算复杂度低：尺度不变LBP算法的实现较为简单，计算复杂度相对其他尺度不变方法较低。

3.较好的抗噪性：由于采用了高斯金字塔或拉普拉斯金字塔等预处理的方法，可以减小噪声的影响，提高抗噪性能。

然而，尺度不变LBP算法也存在一些缺点：

1.对旋转变化敏感：尺度不变LBP算法对旋转变化依然敏感，会影响特征的匹配准确性。

2.对平移变化敏感：与其他尺度不变算法相比，尺度不变LBP算法对平移变化较为敏感。

3.需要大量计算：尺度不变LBP算法需要建立金字塔结构，计算复杂度较高，而且金字塔层数过多会导致特征描述过于复杂从而影响算法的执行效率。

3.4本章小结

本章主要介绍了LBP算法的尺度不变性处理方法——基于金字塔的LBP算法。通过建立金字塔结构，可以将图像在不同的尺度下进行特征提取和匹配，保证了图像的尺度不变性。同时，本章也介绍了尺度不变LBP算法的优缺点，虽然存在一些缺陷，但是尺度不变LBP算法在图像处理领域中还是具有广泛的应用价值。在本文的后续章节中，将进一步探究如何结合其他技术，进一步提高LBP算法的尺度不变性和匹配准确性。第四章：LBP算法的纹理分类与识别

4.1LBP算法在纹理分类与识别中的应用

纹理分类与识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，其目的是从图像中提取出纹理特征，并将其归类或识别。LBP算法作为一种有效的纹理特征提取方法，自然也可以应用于纹理分类与识别中。

LBP算法在纹理分类和识别中的应用涵盖了很多领域，如材料科学、医学影像处理等。其中，应用比较广泛的领域是纹理图像检索和纹理分类。

4.2LBP算法在纹理分类中的实现

在对纹理图像进行分类时，LBP算法的实现需要考虑到以下几个步骤：

1.图像预处理：对于原始图像，需要进行一定的预处理，例如去噪、平滑等处理，以保证后续的特征提取效果。

2.LBP特征提取：利用LBP算法，对图像进行特征提取。常用的LBP算法包括LBP、SLBP、ELBP等。在LBP特征提取过程中，需要根据实际情况选择采样点个数和邻域大小。

3.特征量化：将LBP特征向量进行归一化和量化，可以采用直方图等方法。

4.分类器训练：根据已有的训练数据集，通过分类器训练算法，训练出分类器。

5.图像分类：对于新的测试图像，利用训练好的分类器，对其进行分类识别。

4.3LBP算法在纹理分类中的优缺点

LBP算法在纹理分类和识别中具有以下几个优点：

1.可移植性高：由于LBP算法本质上是一种局部描述符，因此适用于不同类型的纹理，例如光照变化、旋转变化等。

2.计算速度快：LBP算法不需要计算图像的梯度信息，计算量相比其他基于梯度的特征提取方法较少，因此计算速度较快。

3.易于理解和使用：LBP算法的理论和实现较为简单，且易于指定不同的采样点和邻域大小。因此，在实际应用中，使用LBP算法进行纹理分类较为方便。

然而，LBP算法在纹理分类和识别中也存在一些缺点：

1.对纹理图像中的噪声敏感：LBP算法不能很好地处理纹理图像中的噪声。因此，在处理纹理图像时，需要进行有效的预处理操作。

2.采样点个数和邻域大小的选择：在LBP特征提取过程中，采样点个数和邻域大小的选择不当，可能会影响到纹理特征描述的准确性和稳定性。

3.不具有旋转不变性：LBP算法对于图像的旋转变化不具有不变性，因此在使用LBP算法进行纹理分类时，需要考虑到图像的旋转情况。

4.4本章小结

本章主要介绍了LBP算法在纹理分类与识别中的应用。LBP算法由于其对不同尺度和旋转有鲁棒性的特点，广泛应用于纹理图像检索和分类领域。本章针对LBP算法在纹理分类中的实现过程进行了说明，并对LBP算法的优缺点进行了总结。在后续章节中，将进一步探究如何结合其他算法，提高LBP算法在纹理分类中的应用效果。第五章：LBP算法与其他算法的结合

5.1LBP算法在结合其他算法中的作用

虽然LBP算法在纹理分类和识别中具有一定的优势，但是在实际应用中，单独使用LBP算法往往不能达到较高的分类和识别性能。因此，结合其他算法来提高LBP算法的性能已成为当前研究的热点之一。

结合其他算法可以进一步挖掘图像中的信息，从而提高LBP算法的分类和识别效果，常见的结合算法包括SVM、PCA、CNN等。

5.2LBP算法与SVM算法的结合

SVM算法是一种常见的机器学习方法，可以将数据集分类为不同的类别。结合LBP算法和SVM算法，可以用LBP算法提取特征后，将其输入到SVM分类器中进行分类和识别。

在LBP和SVM结合的过程中，需要注意以下几点：

1.合适的特征提取方法：不同的LBP算法在不同的数据集上有着不同的效果，因此，在选择LBP算法时需要综合考虑数据集的特点和实验结果。

2.选择合适的SVM类别器：需要根据实际情况选择适当的SVM分类器，以保证分类器的性能。

3.适当建立正负样本集：建立正负样本集是LBP和SVM结合的关键之一，需要根据实际情况选择合适的样本比例，以提高分类器的分类性能。

5.3LBP算法与PCA算法的结合

PCA（PrincipalComponentAnalysis）算法是一种常见的降维算法，可以将高维度的数据降低到低维度，从而减少特征维数和计算量。结合LBP算法和PCA算法，可以在LBP算法提取特征后，使用PCA算法进行特征降维，从而达到减少计算量和提高分类性能的目的。

在LBP和PCA结合的过程中，需要注意以下几点：

1.合适的特征提取方法