本文選題：局部描述符　切入點：特征提取　出處：《電子科技大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展,人們獲取圖像的種類和數(shù)量急劇增加,讓計算機(jī)自動完成圖像的分析和理解成為一項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、分類和檢索等諸多視覺任務(wù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵步驟。由于局部特征對于背景干擾、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)實世界中的圖像不僅種類繁多、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)據(jù)時代的到來,提取有效的局部不變特征和設(shè)計高效的圖像表達(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)和時效性(計算復(fù)雜度低和維度低)為總體目標(biāo),重點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)用于特征點匹配、圖像分類和大規(guī)模數(shù)據(jù)的檢索任務(wù)。具體的研究內(nèi)容和主要貢獻(xiàn)概括如下：第一,針對現(xiàn)有關(guān)鍵點描述符存在的特征判別力低和對噪聲敏感等問題,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)計量軟聚合的兩種關(guān)鍵點描述符。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),并通過規(guī)則掃描實現(xiàn)重排序,從而構(gòu)建了一種低維的、對圖像模糊、噪聲和JPEG壓縮等具有魯棒性的關(guān)鍵點描述符。后者則從提取高階統(tǒng)計特征的角度出發(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,并利用協(xié)方差矩陣作為二階統(tǒng)計表達(dá),有效提升了特征的判別性和魯棒性。第二,針對傳統(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、局部塊到圖像級別的特征表示。由于對語義塊采用了軟量化和高階統(tǒng)計編碼,該描述符特別適用于含有特定對象和復(fù)雜場景的圖像分類。后者利用不同類型的均值差分模板來計算豐富的特征響應(yīng),并通過全局門限對特征響應(yīng)進(jìn)行量化和編碼,最終實現(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LBP對復(fù)雜紋理圖像描述能力不足的問題,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。該方法通過引入多方向多類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)計的紋理表達(dá)方法。該方法利用局部量化的二值和三值模式對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濾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的準(zhǔn)確率。第四,針對特征表達(dá)的“有效性”和“時效性”兩個指標(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,為計算多尺度旋轉(zhuǎn)不變的局部響應(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)計了比值量化器和均勻量化器來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生成聯(lián)合的直方圖表達(dá)。該方法計算過程高效、特征維度較低,并且對于旋轉(zhuǎn)、光照、尺度、視角變化和含噪條件下的紋理分類都表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能,具有很高的實際應(yīng)用價值。第五,針對在實際應(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,提出了一種半監(jiān)督的流形嵌入的哈希方法,用于傳統(tǒng)實值描述符的二值化特征表達(dá)。該方法將流形嵌入、特征表達(dá)和分類器學(xué)習(xí)統(tǒng)一到一個聯(lián)合的優(yōu)化框架,并引入l2,1-范數(shù)以提高模型的健壯性。提出了兩階段哈希學(xué)習(xí)優(yōu)化策略,有效解決了哈希函數(shù)的優(yōu)化問題,并在大規(guī)模數(shù)據(jù)檢索任務(wù)中達(dá)到了預(yù)期的效果。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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