圖像局部特征的提取與描述方法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們獲取圖像的種類(lèi)和數(shù)量急劇增加，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成圖像的分析和理解成為一項(xiàng)重要并且緊迫的任務(wù)。其中，圖像特征的提取與表達(dá)，作為圖像分析和理解的第一步，是解決圖像匹配、分類(lèi)和檢索等諸多視覺(jué)任務(wù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵步驟。由于局部特征對(duì)于背景干擾、物體遮擋和成像視角等具有一定的魯棒性，并且提供了一種具有統(tǒng)計(jì)意義的圖像內(nèi)容表示，研究局部特征具有重要意義。然而，現(xiàn)實(shí)世界中的圖像不僅種類(lèi)繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而且成像條件幾乎不可預(yù)知，加之大數(shù)

2、據(jù)時(shí)代的到來(lái)，提取有效的局部不變特征和設(shè)計(jì)高效的圖像表達(dá)方法是十分具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
　　在此背景下，本文從圖像局部特征出發(fā)，以有效性（即判別性和魯棒性）和時(shí)效性（計(jì)算復(fù)雜度低和維度低）為總體目標(biāo)，重點(diǎn)研究了局部不變特征的提取方法和基于局部不變特征構(gòu)建全局圖像特征的描述方法，還研究了高效的二值化特征表達(dá)方法，并分別將它們成功地應(yīng)用于特征點(diǎn)匹配、圖像分類(lèi)和大規(guī)模數(shù)據(jù)的檢索任務(wù)。具體的研究?jī)?nèi)容和主要貢獻(xiàn)概括如下：
　　第一，針對(duì)

3、現(xiàn)有關(guān)鍵點(diǎn)描述符存在的特征判別力低和對(duì)噪聲敏感等問(wèn)題，提出了基于局部極向離散余弦變換（DCT）和基于局部二階統(tǒng)計(jì)量軟聚合的兩種關(guān)鍵點(diǎn)描述符。前者從提取頻域特征的角度出發(fā)，基于極網(wǎng)格結(jié)構(gòu)對(duì)圖像塊進(jìn)行采樣，利用經(jīng)典的二維DCT提取頻域表示系數(shù)，并通過(guò)規(guī)則掃描實(shí)現(xiàn)重排序，從而構(gòu)建了一種低維的、對(duì)圖像模糊、噪聲和JPEG壓縮等具有魯棒性的關(guān)鍵點(diǎn)描述符。后者則從提取高階統(tǒng)計(jì)特征的角度出發(fā)，構(gòu)造了旋轉(zhuǎn)不變的局部模式集，提出了梯度序軟聚合策略，并利用

4、協(xié)方差矩陣作為二階統(tǒng)計(jì)表達(dá)，有效提升了特征的判別性和魯棒性。
　　第二，針對(duì)傳統(tǒng)的局部二值模式（LBP）局限于小尺度上的空域信息描述和抗噪性能差的缺陷，提出了基于特征分級(jí)結(jié)構(gòu)和基于局部抗噪模式的兩種圖像描述符。前者利用小波變換和LBP構(gòu)建了從像素、局部塊到圖像級(jí)別的特征表示。由于對(duì)語(yǔ)義塊采用了軟量化和高階統(tǒng)計(jì)編碼，該描述符特別適用于含有特定對(duì)象和復(fù)雜場(chǎng)景的圖像分類(lèi)。后者利用不同類(lèi)型的均值差分模板來(lái)計(jì)算豐富的特征響應(yīng)，并通過(guò)全局門(mén)限

5、對(duì)特征響應(yīng)進(jìn)行量化和編碼，最終實(shí)現(xiàn)了一種低維的、旋轉(zhuǎn)不變的和抗噪的紋理表達(dá)。
　　第三，針對(duì)LBP對(duì)復(fù)雜紋理圖像描述能力不足的問(wèn)題，從局部特征的構(gòu)造、量化和編碼角度出發(fā)，提出了三種基于局部X-模式聯(lián)合統(tǒng)計(jì)的紋理描述符：首先提出了基于二值碼集成的紋理表達(dá)方法。該方法通過(guò)引入多方向多類(lèi)型的濾波和二值化操作獲得“放大”的二值碼，有效提高了LBP的近鄰描述能力。其次，提出了基于局部量化模式聯(lián)合統(tǒng)計(jì)的紋理表達(dá)方法。該方法利用局部量化的二值和

6、三值模式對(duì)圖像域和梯度域的紋理結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行混合編碼，從而降低了前一種方法的計(jì)算復(fù)雜度和特征維度。最后，提出了基于局部模式空頻共生的紋理表達(dá)方法。該方法利用兩通道多分辨率的空域?yàn)V波和局部傅里葉變換提取旋轉(zhuǎn)不變的空頻編碼特征，有效提高了紋理分類(lèi)的準(zhǔn)確率。
　　第四，針對(duì)特征表達(dá)的“有效性”和“時(shí)效性”兩個(gè)指標(biāo)，提出了基于局部編碼變換特征直方圖的紋理表達(dá)方法。該方法基于可控濾波理論提出了“多尺度極值濾波”的概念，為計(jì)算多尺度旋轉(zhuǎn)不變的局

7、部響應(yīng)提供了理論基礎(chǔ)；提出了“特征變換”操作，以此構(gòu)造了具有判別性和互補(bǔ)性的局部特征集；設(shè)計(jì)了比值量化器和均勻量化器來(lái)獲得離散的多值的紋理碼；提出了鄰接尺度和全尺度兩種編碼策略來(lái)生成聯(lián)合的直方圖表達(dá)。該方法計(jì)算過(guò)程高效、特征維度較低，并且對(duì)于旋轉(zhuǎn)、光照、尺度、視角變化和含噪條件下的紋理分類(lèi)都表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能，具有很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　第五，針對(duì)在實(shí)際應(yīng)用中標(biāo)注的數(shù)據(jù)往往難以獲得而未標(biāo)注的數(shù)據(jù)大量存在的事實(shí)，提出了一種半監(jiān)督的流