uniform lbp算子具有uniform性是指

作者&投稿:应穆 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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uniform性是指Uniform Pattern,也被称为等价模式或均匀模式,由于一个LBP特征有多种不同的二进制形式,对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生2P种模式。

很显然,随着邻域集内采样点数的增加,二进制模式的种类是以指数形式增加的。例如:5×5邻域内20个采样点,有220=1,048,576种二进制模式。

这么多的二进制模式不利于纹理的提取、分类、识别及存取。例如,将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时,常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息,而较多的模式种类将使得数据量过大,且直方图过于稀疏。

因此,需要对原始的LBP模式进行降维,使得数据量减少的情况下能最好的表示图像的信息。
为了解决二进制模式过多的问题,提高统计性,Ojala提出了采用一种“等价模式”(Uniform Pattern)来对LBP算子的模式种类进行降维。

Ojala等认为,在实际图像中,绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。因此,Ojala将“等价模式”定义为:当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时,该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式类。

如00000000(0次跳变),00000111(只含一次从0到1的跳变),10001111(先由1跳到0,再由0跳到1,共两次跳变)都是等价模式类。

除等价模式类以外的模式都归为另一类,称为混合模式类,例如10010111(共四次跳变)。通过这样的改进,二进制模式的种类大大减少,而不会丢失任何信息。

模式数量由原来的2P种减少为 P ( P-1)+2种,其中P表示邻域集内的采样点数。

对于3×3邻域内8个采样点来说,二进制模式由原始的256种减少为58种,即:它把值分为59类,58个uniform pattern为一类,其它的所有值为第59类。这样直方图从原来的256维变成59维。这使得特征向量的维数更少,并且可以减少高频噪声带来的影响。

具体实现:

采样点数目为8个,即LBP特征值有28种,共256个值,正好对应灰度图像的0-255,因此原始的LBP特征图像是一幅正常的灰度图像,而等价模式LBP特征,根据0-1跳变次数,将这256个LBP特征值分为了59类。

从跳变次数上划分:

跳变0次—2个,跳变1次—0个,跳变2次—56个,跳变3次—0个,跳变4次—140个,跳变5次—0个,跳变6次—56个,跳变7次—0个,跳变8次—2个。




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