一種魯棒的圖像局部特征區(qū)域的描述方法

1、 6期 曾慧等: 一種魯棒的圖像局部特征區(qū)域的描述方法 663 (a Bikes (模糊變換 (a Bikes (blur changes (b Trees (模糊變換 (b Trees (blur changes (c Wall (視角變換 (c Wall (viewpoint changes (d Gratti (視角變換 (d Gratti (viewpoint changes (e Bark (尺度 + 旋轉(zhuǎn)變換 (e Bark (scale + rotation changes (f Boat (尺度 + 旋轉(zhuǎn)變換 (f Boat (scale + rotation changes

2、(g Leuven (光照變換 (g Leuven (illumination changes (h Ubc (JPEG 壓縮變換 (h Ubc (JPEG compression 圖3 Fig. 3 測試圖像對的運(yùn)行結(jié)果 The performances of the testing image pairs 行了如第 3 節(jié)所述的規(guī)范化處理, 對規(guī)范化局部特 征區(qū)域構(gòu)造的描述子均具有尺度和旋轉(zhuǎn)不變性, 所 以匹配算法對圖像的尺度變換和旋轉(zhuǎn)變換均表現(xiàn)出 良好的性能. 表2 Table 2 4 種描述子的平均計算時間比較 four kinds of descriptors 描述子 平均計算時間

3、(s Comparison of the average running time of the SIFT 0.0068 CS-LBP 0.0041 ICS-LTP 0.0047 IWCS-LTP 0.0049 4.2 圖像檢索實(shí)驗(yàn) 本文使用從網(wǎng)絡(luò)下載的小型圖像庫進(jìn)行圖像檢 索實(shí)驗(yàn)20 . 該數(shù)據(jù)庫由 10 個不同種類的圖像子集 組成, 每個圖像子集包含從不同視角拍攝的 3 幅圖 像, 共 30 幅圖像. 在實(shí)驗(yàn)中, 每次選擇 1 幅圖像作為 查詢圖像, 剩余的圖像作為數(shù)據(jù)庫圖像, 共進(jìn)行 30 次查詢. 給定查詢圖像與數(shù)據(jù)庫圖像, 首先檢測兩幅 圖像的 Hessian-Ane 局部特征區(qū)域,

4、 并計算每個 特征區(qū)域的描述子. 然后, 使用 4.1 節(jié)所述的圖像 匹配方法計算查詢圖像與數(shù)據(jù)庫圖像的匹配點(diǎn)個數(shù), 這里最近鄰與次近鄰距離之比的閾值取為 0.6. 最 后, 將匹配點(diǎn)個數(shù)作為圖像之間的相似性度量, 尋找 與查詢圖像最相近的前 3 幅圖像作為檢索結(jié)果. 本文使用文獻(xiàn) 5 所述的方法來計算正確檢索 率. 設(shè)置檢索分?jǐn)?shù)的初始值為 0. 對于每次查詢, 如 果與查詢圖像最相近的前 3 幅圖像中包含 2 幅與查 詢圖像類別相同的圖像, 則檢索分?jǐn)?shù)增加 2. 如果與 查詢圖像最相近的前 3 幅圖像中僅包含 1 幅與查詢 圖像類別相同的圖像, 則檢索分?jǐn)?shù)增加 1. 否則, 檢 索分?jǐn)?shù)保持不

5、變. 正確檢索率可由檢索分?jǐn)?shù)除以總 的正確匹配圖像數(shù)獲得. 在本實(shí)驗(yàn)中, 總的正確匹配 圖像數(shù)為 60. 分別使用 SIFT 描述子、CS-LBP 描 述子、ICS-LTP 描述子及 IWCS-LTP 描述子進(jìn)行 圖像檢索實(shí)驗(yàn), 所得到的正確檢索率如表 3 所示. 由 表 3 可以看出, 使用 ICS-LTP 描述子和 CS-LBP 描 述子進(jìn)行圖像檢索的正確檢索率均高于 SIFT 描述 子, 使用 IWCS-LTP 描述子的檢索效果最好. 因此, 與其他三種描述子相比, 本文提出的 IWCS-LTP 描 述子對局部圖像區(qū)域具有更好的描述能力. 表3 分別使用四種描述子進(jìn)行圖像檢索的正確檢索率

6、比較 Comparison of the correct retrieval rate using the four kinds of descriptors 描述子 正確檢索率 (% Table 3 SIFT 53.33 CS-LBP 61.67 ICS-LTP 66.67 IWCS-LTP 68.33 5 結(jié)論 本文提出了一種魯棒的圖像局部特征區(qū)域描述 子的構(gòu)造方法, 并將其應(yīng)用到圖像匹配中. 該方法將 SIFT 描述子和 LBP 算子的優(yōu)勢相結(jié)合, 充分利用 了圖像空間梯度的分布信息和像素灰度序信息, 對 664 自 動 化 學(xué) 報 37 卷 圖像局部特征區(qū)域進(jìn)行類似于 SIFT 描述子

7、的分塊 處理, 并將 SIFT 描述子的梯度特征用 ICS-LTP 算 子進(jìn)行代替. 與已有的用 CS-LBP 算子代替梯度特 征相比, ICS-LTP 算子可以在不大量增加描述子維 數(shù)的同時包含更多梯度方向的信息. 此外, 本文還 提出加權(quán)紋理譜直方圖計算方法, 并給出了 IWCSLTP 描述子的構(gòu)造方法. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 與 SIFT 描述子和 CS-LBP 描述子相比, 該描述子對圖像幾 何形變、 光照變換等具有更好的魯棒性, 且其計算時 間與 SIFT 描述子相比明顯縮短, 具有一定的實(shí)際 應(yīng)用價值. 11451150 (徐劍, 丁曉青, 王生進(jìn), 吳佑壽. 一種融合局部紋理和顏色信息

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