一種基于四點二元模型的圖像紋理特征值的提取方法技術

本發明專利技術提出一種基于四點二元模型的圖像紋理特征值的提取方法，首先計算2x2像素塊內四個像素點像素值的均值；其次計算每個像素點與均值的差值，若差值大于等于一給定閾值，就置該像素塊的位置編碼值為1，否則為0；最后將四個像素塊的位置編碼值乘以相對應的權重后，再將4個乘積求和，就得到該2x2像素塊的紋理特征值，本發明專利技術只需要計算四個像素點與其均值的差值，得到4bit的二進制碼，計算量減少一半且復雜度低，且能有效地表示人臉的局部紋理信息，可應用于人臉檢測、識別和目標跟蹤系統。

【技術實現步驟摘要】
一種基于四點二元模型的圖像紋理特征值的提取方法
本專利技術涉及機器視覺領域，尤其涉及一種基于四點二元模型的圖像紋理特征值的提取方法，可應用于人臉檢測、識別和目標跟蹤系統。
技術介紹
人臉檢測和跟蹤技術是人臉識別的關鍵環節，是模式識別領域的熱點研究課題，然而由于光照變化、表情變化、遮擋、復雜背景等干擾的存在，使得人臉檢測和跟蹤變得困難。近年來涌現出大量基于特征的人臉檢測和跟蹤方法，這些算法的準確性和實時性都很大程度上依賴于用于表征人臉的特征。局部二元模式（LBP）是在人臉識別和紋理分析領域一種比較成功的紋理特征提取方法，然而LBP是基于計算中心點和鄰域點像素值的差得來的。由于中心點的像素值本身也包含了非常重要的結構信息，因此這樣做就會降低LBP對紋理特征的區分能力。此外，原始的LBP是定義在3x3區域上，通過計算中心點周圍8個鄰域的像素值與中心點像素值的差值，得到8bit二進制碼，對實時應用而言具有較高的計算復雜度，不利于構建更加快速和魯棒的人臉跟蹤器。
技術實現思路
本專利技術的目的在于針對LBP紋理提取算子的缺點，提出一種基于四點（2x2）二元模型（QuadBinaryPattern,QBP）的圖像紋理特征值的提取方法，該方法具有更低的計算復雜度，且能有效地表示人臉的局部紋理信息，可應用于人臉檢測、識別和目標跟蹤系統。本專利技術的另一個目的是將四點二元模型QBP進一步擴展到2Mx2N的像素塊，提取出多塊QBP（MB-QBP）特征值。一種基于四點二元模型的圖像紋理特征值的提取方法，包括如下步驟：步驟1、四點二元模型是指4個相鄰的像素點且每個像素點用一位二進制數表示，若區塊為2x2像素塊，每個子區塊中有一個像素點，計算四個像素點像素值的均值其中，p取0至3之間的整數，gp為子區塊內像素點的像素值；步驟2、分別計算每個子區塊的像素值與四個像素點像素值的均值Mean的差值，若該差值大于等于給定閾值t，則置對應子區塊的位置編碼為1，否則置該位置編碼為0：S(gp,Mean,t)=1,gp-Mean≥t0,gp-Meant]]>其中，t為給定的光滑區域灰度波動閾值；步驟3、將四個子區塊的位置編碼值乘以相對應的權重后，再將4個乘積求和，就得到該區塊的紋理特征值若所述的區塊為2Mx2N像素塊，每個子區塊中有MxN個像素點；首先，分別計算2Mx2N像素塊中四個子區塊的像素值均值（i=0…3，p=0…MN-1）,其中，gp為四個MxN像素塊內各像素點的像素值，meani(i=0…3)分別為四個MxN像素塊的像素值均值；其次，分別計算該四個MxN像素塊像素值均值meani(i=0…3)與其均值的差值，如果差值大于等于一給定閾值t，就置該像素塊的位置編碼值為1，否則為0:s(meani,Mean,t)=1,meani-Mean≥t0,meani-Meant]]>其中，t為給定的光滑區域灰度波動閾值；最后，將該四個MxN像素塊的位置編碼值乘以相對應的權重后，再將該4個乘積求和，就得到該區塊的紋理特征值MB-QBP=Σi=032iS(meani,Mean,t).]]>本專利技術使用2x2像素塊的像素值均值作為對比值，能更加全面地反映圖像紋理的結構信息，具有比LBP更好的光照魯棒性。本專利技術只需要計算4個像素點與其均值（該均值的運算涉及到3次加法和一次移位操作）的差，就可以得到4bit的特征碼（模式）。QBP的二進制碼長是LBP的一半，計算特征值時計算量減少了一半，而且QBP只有16種模式遠少于LBP的256種模式，因此具有更低的計算復雜度，能廣泛應用于人臉檢測、識別和跟蹤領域。附圖說明圖1為本專利技術中QBP特征值提取流程示意圖；。圖2為本專利技術中MB-QBP特征值提取流程示意圖。以下結合具體實施例對本專利技術作進一步詳述。具體實施方式如圖1所示，本專利技術一種基于四點二元模型的圖像紋理特征值的提取方法，具體步驟為：步驟1、四點二元模型是指4個相鄰的像素點且每個像素點用一位二進制數表示，若區塊為2x2像素塊，每個子區塊中有一個像素點，計算四個像素點像素值的均值其中，p取0至3之間的整數，gp為子區塊內像素點的像素值；步驟2、分別計算每個子區塊的像素值與四個像素點像素值的均值Mean的差值，若該差值大于等于給定閾值t，則置對應子區塊的位置編碼為1，否則置該位置編碼為0：S(gp,Mean,t)=1,gp-Mean≥t0,gp-Meant]]>其中，t為給定的光滑區域灰度波動閾值；步驟3、將四個子區塊的位置編碼值乘以相對應的權重后，再將4個乘積求和，就得到該區塊的紋理特征值如圖2所示，若所述的區塊為2Mx2N像素塊，每個子區塊中有MxN個像素點；首先，分別計算2Mx2N像素塊中四個子區塊的像素值均值（i=0…3，p=0…MN-1）,其中，gp為四個MxN像素塊內各像素點的像素值，meani(i=0…3)分別為四個MxN像素塊的像素值均值；其次，分別計算該四個MxN像素塊像素值均值meani(i=0…3)與其均值的差值，如果差值大于等于一給定閾值t，就置該像素塊的位置編碼值為1，否則為0:s(meani,Mean,t)=1,meani-Mean≥t0,meani-Meant]]>其中，t為給定的光滑區域灰度波動閾值；最后，將該四個MxN像素塊的位置編碼值乘以相對應的權重后，再將該4個乘積求和，就得到該區塊的紋理特征值MB-QBP=Σi=032iS(meani,Mean,t).]]>以上所述，僅是本專利技術較佳實施例而已，并非對本專利技術的技術范圍作任何限制，故凡是依據本專利技術的技術實質對以上實施例所作的任何細微修改、等同變化與修飾，均仍屬于本專利技術技術方案的范圍內。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于四點二元模型的圖像紋理特征值的提取方法，其特征在于包括如下步驟：步驟1、四點二元模型是指4個相鄰的像素點且每個像素點用一位二進制數表示，若區塊為2x2像素塊，每個子區塊中有一個像素點，計算四個像素點像素值的均值其中，p取0至3之間的整數，gp為子區塊內像素點的像素值；步驟2、分別計算每個子區塊的像素值與四個像素點像素值的均值Mean的差值，若該差值大于等于給定閾值t，則置對應子區塊的位置編碼為1，否則置該位置編碼為0：S(gp,Mean,t)=1,gp-Mean≥t0,gp-Mean<t其中，t為給定的光滑區域灰度波動閾值；步驟3、將四個子區塊的位置編碼值乘以相對應的權重后，再將4個乘積求和，就得到該區塊的紋理特征值FDA00003464703200011.jpg,FDA00003464703200013.jpg

【技術特征摘要】
1.一種基于四點二元模型的圖像紋理特征值的提取方法，其特征在于包括如下步驟：步驟1、四點二元模型是指4個相鄰的像素點且每個像素點用一位二進制數表示，若區塊為2x2像素塊，每個子區塊中有一個像素點，計算四個像素點像素值的均值其中，p取0至3之間的整數，gp為子區塊內像素點的像素值；步驟2、分別計算每個子區塊的像素值與四個像素點像素值的均值Mean的差值，若該差值大于等于給定閾值t，則置對應子區塊的位置編碼為1，否則置該位置編碼為0：其中，t為給定的光滑區域灰度波動閾值；步驟3、將四個子區塊的位置編碼值乘以相對應的權重后，再將4個乘積求和，就得到該區塊的紋理特征值2.根據權利要求1所述的一種基于四...

【專利技術屬性】
技術研發人員：蔡燦輝，朱建清，崔曉琳，葛主貝，
申請(專利權)人：華僑大學，
類型：發明
國別省市：