一种新的多尺度旋转不变性纹理特征提取方法*�孙慧贤**,张玉华,罗飞路(国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073)摘要:提出一种基于局部Walsh谱(LWS)的多尺度旋转不变性纹理特征提取方法。首先通过比较每个像素点与邻近点的灰度值生成局部二值序列,然后计算局部二值序列的离散Walsh-Hadamard变换(DWT)的功率谱,最后采用功率谱的各谱点值构成特征直方图描述纹理特征。通过选择不同半径和采样点的局部二值序列可以得到不同尺度下的纹理特征,利用DWT功率谱的循环移位不变性可实现纹理特征的旋转不变性。纹理分类实验结果表明:与灰度共生矩阵(GLCM)、Gabor滤波器组等纹理特征相比,LWS在纹理鉴别能力和计算时间上具有较明显优势;与局部二值模式(LBP)相比,LWS在纹理分类准确率和旋转不变性方面均优于LBD。关键词:纹理分析;局部Walsh谱(LWS);旋转不变性中图分类号:TP391.4��文献标识码:A��文章编号:1005-0086(2010)03-0448-04AnewmultiresolutionandrotationinvarianttexturedescriptorsSUNHu-ixian**,ZHANGYu-hua,LUOFe-ilu(CollegeofMechatronicsEngineeringandAutomation,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)Abstract:Thesequencycharacteristicsoflocalbinarysequenceisusedtodescribethegrayvariationofimageneighbourhoods,andanewmultiresolutionandrotationinvarianttexturedescriptorisproposedbasedonthelocalWalshspectrum(LWS).ThecharacteristichistogramcomposedofLWSisusedtode-scribethetexturefeature.ThespectraofDWTontwotextureclassificationexperimentsareimplemen-tedbasedonBrodatzandOutextexturedatabaserespectively.ComparingwithGrayLevelCo-occurrenceMatrix(GLCM)andGaborFilterBanks,LWShasthebesttexturediscriminationperformanceandtheleastcomputationalcomplexity.ComparingwithLocalBinaryPattern(LBP),inthecircumstancesofsamelocalneighbourhoods,thetexturediscriminationperformancesofLWSarebetterthanthatofLBP.Keywords:textureanalysis;localwalshspectrum(LWS);rotationinvariant1�引�言��纹理是表征图像的一个重要特征,是众多图像分析和机器视觉应用的基础。常用的纹理分析方法有灰度共生矩阵[1](GLCM,graylevelcooccurencematrix)、马尔科夫随机场模型[2]、Gabor滤波器组[3]和小波变换[4]等。但是,目前多数纹理提取算法的计算复杂度都很高,严重影响了纹理特征在实际图像处理中的应用。��纹理谱(TS,texturespectrum)直方图是对局部纹理结构的一种统计方法。最早,He等[5]提出了一种TS方法进行纹理分析,其主要缺点是谱的范围分布太广,有6561(38)个不同的谱值,因此其计算和存储的复杂性都很高。Ojala等[6]提出局部二值模式(LBP,localbinarypattern)作为纹理算子来分析图像纹理特征,将6561维谱范围缩小到256(28)维,大大降低了TS的复杂度。由于LBP算子计算简单,且具有较好的纹理识别能力,近年来在纹理分类[7]、图像检索[8]和人脸图像分析[9]等领域得到广泛应用。但是也有研究表明,LBP算子不能有效和完整地描述纹理特征[10]。��本文提出一种基于局部Walsh谱(LWS)的多尺度旋转不变性纹理特征提取方法。对局部邻域二值序列进行离散Walsh-Hadamard变换(DWT),采用DWT的功率谱进行纹理特征描述。DWT的功率谱不随序列的循环移位而改变,图像旋转不会改变邻域内二值序列的相邻顺序,只会引起序列的循环移位,因此LWS具有旋转不变性。采用不同的邻域半径和采样点可以获得不同尺度的纹理描述特征。2�基于LWS的纹理特征提取2.1�局部二值序列��TS方法通过刻画图像像素点邻域内灰度的变化来描述图光电子�激光第21卷第3期�2010年3月������JournalofOptoelectronics�Laser��������Vol.21No.3�Mar.2010����收稿日期:2009-04-30�修订日期:2009-11-18�*�基金项目:�十一五�国防预研资助项目(51317030106)�**E-mail:Saber_sun@163.com像的纹理结构特征[5,6]。像素点邻域内灰度变化可以用局部序列来描述,例如LBP算子比较邻近像素点的灰度值与中心像素点灰度值,将其中大于等于中心灰度...
