LBP原理加源码解析

发布时间:2016-12-10 14:58:49 编辑:www.fx114.net 分享查询网我要评论
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没有看LBP之前觉得它很神秘,看完了之后也就那么回事,不过提出LBP的人确实很伟大!!  LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征;   1、LBP特征的描述        原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示: LBP的改进版本:        原始的LBP提出后,研究人员不断对其提出了各种改进和优化。 (1)圆形LBP算子:         基本的 LBP 算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域,这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征,并达到灰度和旋转不变性的要求,Ojala 等对 LBP 算子进行了改进,将 3×3 邻域扩展到任意邻域,并用圆形邻域代替了正方形邻域,改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子; (2)LBP旋转不变模式        从 LBP 的定义可以看出,LBP 算子是灰度不变的,但却不是旋转不变的。图像的旋转就会得到不同的 LBP值。          Maenpaa等人又将 LBP 算子进行了扩展,提出了具有旋转不变性的 LBP 算子,即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的 LBP 值,取其最小值作为该邻域的 LBP 值。        图 2.5 给出了求取旋转不变的 LBP 的过程示意图,图中算子下方的数字表示该算子对应的 LBP 值,图中所示的 8 种 LBP模式,经过旋转不变的处理,最终得到的具有旋转不变性的 LBP 值为 15。也就是说,图中的 8 种 LBP 模式对应的旋转不变的 LBP 模式都是00001111。 (3)LBP等价模式        一个LBP算子可以产生不同的二进制模式,对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生P2 种模式。很显然,随着邻域集内采样点数的增加,二进制模式的种类是急剧增加的。例如:5×5邻域内20个采样点,有220=1,048,576种二进制模式。如此多的二值模式无论对于纹理的提取还是对于纹理的识别、分类及信息的存取都是不利的。同时,过多的模式种类对于纹理的表达是不利的。例如,将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时,常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息,而较多的模式种类将使得数据量过大,且直方图过于稀疏。因此,需要对原始的LBP模式进行降维,使得数据量减少的情况下能最好的代表图像的信息。         为了解决二进制模式过多的问题,提高统计性,Ojala提出了采用一种“等价模式”(Uniform Pattern)来对LBP算子的模式种类进行降维。Ojala等认为,在实际图像中,绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。因此,Ojala将“等价模式”定义为:当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时,该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式类。如00000000(0次跳变),00000111(只含一次从0到1的跳变),10001111(先由1跳到0,再由0跳到1,共两次跳变)都是等价模式类。除等价模式类以外的模式都归为另一类,称为混合模式类,例如10010111(共四次跳变)(这是我的个人理解,不知道对不对)。        通过这样的改进,二进制模式的种类大大减少,而不会丢失任何信息。模式数量由原来的2P种减少为 P ( P-1)+2种,其中P表示邻域集内的采样点数。对于3×3邻域内8个采样点来说,二进制模式由原始的256种减少为58种,这使得特征向量的维数更少,并且可以减少高频噪声带来的影响。   2、LBP特征用于检测的原理        显而易见的是,上述提取的LBP算子在每个像素点都可以得到一个LBP“编码”,那么,对一幅图像(记录的是每个像素点的灰度值)提取其原始的LBP算子之后,得到的原始LBP特征依然是“一幅图片”(记录的是每个像素点的LBP值)。 从上图可以看出LBP对光照具有很强的鲁棒性         LBP的应用中,如纹理分类、人脸分析等,一般都不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别,而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。        因为,从上面的分析我们可以看出,这个“特征”跟位置信息是紧密相关的。直接对两幅图片提取这种“特征”,并进行判别分析的话,会因为“位置没有对准”而产生很大的误差。后来,研究人员发现,可以将一幅图片划分为若干的子区域,对每个子区域内的每个像素点都提取LBP特征,然后,在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。如此一来,每个子区域,就可以用一个统计直方图来进行描述;整个图片就由若干个统计直方图组成;         例如:一幅100*100像素大小的图片,划分为10*10=100个子区域(可以通过多种方式来划分区域),每个子区域的大小为10*10像素;在每个子区域内的每个像素点,提取其LBP特征,然后,建立统计直方图;这样,这幅图片就有10*10个子区域,也就有了10*10个统计直方图,利用这10*10个统计直方图,就可以描述这幅图片了。之后,我们利用各种相似性度量函数,就可以判断两幅图像之间的相似性了;   3、对LBP特征向量进行提取的步骤 (1)首先将检测窗口划分为16×16的小区域(cell); (2)对于每个cell中的一个像素,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数,即得到该窗口中心像素点的LBP值; (3)然后计算每个cell的直方图,即每个数字(假定是十进制数LBP值)出现的频率;然后对该直方图进行归一化处理。 (4)最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量,也就是整幅图的LBP纹理特征向量; 然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。 Reference: 黄非非,基于 LBP 的人脸识别研究,重庆大学硕士学位论文,2009.5 4 opencv中如何提取LBP特征 (1) opencv1.0中LBP的实现-原始LBP特征 从下面的实现过程可以看出,忽略了边缘的影响,而且dst必须是提前分配好的,与src尺寸一致的图像 //基于旧版本的opencv的LBP算法opencv1.0   void LBP (IplImage *src,IplImage *dst)   {       int tmp[8]={0};       CvScalar s;          IplImage * temp = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U,1);       uchar *data=(uchar*)src->imageData;       int step=src->widthStep;  // 图像位宽        cout<<"step"<<step<<endl;          for (int i=1;i<src->height-1;i++)         for(int j=1;j<src->width-1;j++)         {             int sum=0;             if(data[(i-1)*step+j-1]>data[i*step+j])  // 左上角             tmp[0]=1;                          if(data[i*step+(j-1)]>data[i*step+j])   // 上方             tmp[1]=1;                        if(data[(i+1)*step+(j-1)]>data[i*step+j])  // 右上角             tmp[2]=1;                         if (data[(i+1)*step+j]>data[i*step+j])  // 右侧             tmp[3]=1;                     if (data[(i+1)*step+(j+1)]>data[i*step+j])  // 右下角             tmp[4]=1;                          if(data[i*step+(j+1)]>data[i*step+j])  // 下方             tmp[5]=1;                         if(data[(i-1)*step+(j+1)]>data[i*step+j])  // 左下角             tmp[6]=1;                         if(data[(i-1)*step+j]>data[i*step+j])  // 左侧             tmp[7]=1;                           //计算LBP编码               s.val[0]=(tmp[0]*1+tmp[1]*2+tmp[2]*4+tmp[3]*8+tmp[4]*16+tmp[5]*32+tmp[6]*64+tmp[7]*128);               cvSet2D(dst,i,j,s);写入LBP图像         }   }  (2)后期版本的LBP a 圆形LBP算子 // src为输入图像,dst为输出图像,radius为半径,neighbor为计算当前点LBP所需的邻域像素点数,也就是样本点个数 template <typename _Tp> static // 模板函数,根据不同的原始数据类型得到不同的结果 inline void elbp_(InputArray _src, OutputArray _dst, int radius, int neighbors)  {     //get matrices     Mat src = _src.getMat();     // allocate memory for result因此不用在外部给_dst分配内存空间,输出数据类型都是int     _dst.create(src.rows-2*radius, src.cols-2*radius, CV_32SC1);     Mat dst = _dst.getMat();     // zero     dst.setTo(0);     for(int n=0; n<neighbors; n++)      {         // sample points 获取当前采样点         float x = static_cast<float>(-radius) * sin(2.0*CV_PI*n/static_cast<float>(neighbors));         float y = static_cast<float>(radius) * cos(2.0*CV_PI*n/static_cast<float>(neighbors));         // relative indices 下取整和上取整         int fx = static_cast<int>(floor(x)); // 向下取整         int fy = static_cast<int>(floor(y));         int cx = static_cast<int>(ceil(x));  // 向上取整         int cy = static_cast<int>(ceil(y));         // fractional part 小数部分         float tx = x - fx;         float ty = y - fy;         // set interpolation weights 设置四个点的插值权重         float w1 = (1 - tx) * (1 - ty);         float w2 =      tx  * (1 - ty);         float w3 = (1 - tx) *      ty;         float w4 =      tx  *      ty;         // iterate through your data 循环处理图像数据         for(int i=radius; i < src.rows-radius;i++)          {             for(int j=radius;j < src.cols-radius;j++)              {                 // calculate interpolated value 计算插值,t表示四个点的权重和                 float t = w1*src.at<_Tp>(i+fy,j+fx) +  w2*src.at<_Tp>(i+fy,j+cx) +  w3*src.at<_Tp>(i+cy,j+fx) +  w4*src.at<_Tp>(i+cy,j+cx);                 // floating point precision, so check some machine-dependent epsilon                 // std::numeric_limits<float>::epsilon()=1.192092896e-07F                 // 当t>=src(i,j)的时候取1,并进行相应的移位                 dst.at<int>(i-radius,j-radius) += ((t > src.at<_Tp>(i,j)) ||                              (std::abs(t-src.at<_Tp>(i,j)) < std::numeric_limits<float>::epsilon())) << n;             }         }     } } // 外部接口,根据不同的数据类型调用模板函数 static void elbp(InputArray src, OutputArray dst, int radius, int neighbors) {     int type = src.type();     switch (type) {     case CV_8SC1:   elbp_<char>(src,dst, radius, neighbors); break;     case CV_8UC1:   elbp_<unsigned char>(src, dst, radius, neighbors); break;     case CV_16SC1:  elbp_<short>(src,dst, radius, neighbors); break;     case CV_16UC1:  elbp_<unsigned short>(src,dst, radius, neighbors); break;     case CV_32SC1:  elbp_<int>(src,dst, radius, neighbors); break;     case CV_32FC1:  elbp_<float>(src,dst, radius, neighbors); break;     case CV_64FC1:  elbp_<double>(src,dst, radius, neighbors); break;     default:         string error_msg = format("Using Circle Local Binary Patterns for feature extraction only works                                     on single-channel images (given %d). Please pass the image data as a grayscale image!", type);         CV_Error(CV_StsNotImplemented, error_msg);         break;     } } Mat cv::elbp(InputArray src, int radius, int neighbors) {     Mat dst;     elbp(src, dst, radius, neighbors);     return dst; } b 原始LBP算子 // 原始LBP算子只是计算8邻域内的局部二值模式 template <typename _Tp> static void olbp_(InputArray _src, OutputArray _dst) {     // get matrices     Mat src = _src.getMat();     // allocate memory for result     _dst.create(src.rows-2, src.cols-2, CV_8UC1);     Mat dst = _dst.getMat();     // zero the result matrix     dst.setTo(0);     // calculate patterns     for(int i=1;i<src.rows-1;i++)      {         for(int j=1;j<src.cols-1;j++)         {             _Tp center = src.at<_Tp>(i,j);             unsigned char code = 0;             code |= (src.at<_Tp>(i-1,j-1) >= center) << 7;             code |= (src.at<_Tp>(i-1,j) >= center) << 6;             code |= (src.at<_Tp>(i-1,j+1) >= center) << 5;             code |= (src.at<_Tp>(i,j+1) >= center) << 4;             code |= (src.at<_Tp>(i+1,j+1) >= center) << 3;             code |= (src.at<_Tp>(i+1,j) >= center) << 2;             code |= (src.at<_Tp>(i+1,j-1) >= center) << 1;             code |= (src.at<_Tp>(i,j-1) >= center) << 0;             dst.at<unsigned char>(i-1,j-1) = code;         }     } } // 外部接口,根据不同的数据类型调用模板函数 void cv::olbp(InputArray src, OutputArray dst) {     switch (src.getMat().type()) {     case CV_8SC1:   olbp_<char>(src,dst); break;     case CV_8UC1:   olbp_<unsigned char>(src,dst); break;     case CV_16SC1:  olbp_<short>(src,dst); break;     case CV_16UC1:  olbp_<unsigned short>(src,dst); break;     case CV_32SC1:  olbp_<int>(src,dst); break;     case CV_32FC1:  olbp_<float>(src,dst); break;     case CV_64FC1:  olbp_<double>(src,dst); break;     default:          string error_msg = format("Using Original Local Binary Patterns for feature extraction only works                                     on single-channel images (given %d). Please pass the image data as a grayscale image!", type);         CV_Error(CV_StsNotImplemented, error_msg);         break;     } } Mat cv::olbp(InputArray src) {     Mat dst;     olbp(src, dst);     return dst; } 注意: 1 Opencv1.0中原始LBP在处理相等的时候按照0进行处理,而在Opencv以后的版本中是按照1进行处理的 2 opencv1.0中输出LBP Map与源图像同等尺寸,而opencv以后的版本中原始LBP算子输出的结果比原始图像长宽上 各小2个像素 3 对于elbp中当radius=1,neighbor=8的时候和olbp得到的结果不是一样的,实验结果如下: 第三张图像为radius=2,neighbor=16的elbp图像 第四张图像为radius=2,neighbor=8的elbp图像 从上面的结果可以看出,选择不同的radius和neighbor有很大的差别 (3) 计算整幅图像的LBPH // 计算LBPM的空间直方图分布,得到一个一维向量 // src为LBPM是通过olbp或者elbp计算得到的 // numPatterns为计算LBP的模式数目,一般为2的幂 // grid_x和grid_y分别为每行或每列的block个数 // normed为是否进行归一化处理 static Mat spatial_histogram(InputArray _src, int numPatterns,                              int grid_x, int grid_y, bool normed) {     Mat src = _src.getMat();     // allocate memory for the spatial histogram为LBPH分配内存空间     Mat result = Mat::zeros(grid_x * grid_y, numPatterns, CV_32FC1);     // return matrix with zeros if no data was given,如果没有输入数据,返回的是0     if(src.empty())         return result.reshape(1,1);     // calculate LBP patch size block的尺寸     int width = src.cols/grid_x;     int height = src.rows/grid_y;     // initial result_row 初始化结果行     int resultRowIdx = 0;     // iterate through grid     for(int i = 0; i < grid_y; i++)      {         for(int j = 0; j < grid_x; j++)          {             // 获取指定区域             Mat src_cell = Mat(src, Range(i*height,(i+1)*height), Range(j*width,(j+1)*width));             // 计算指定区域的直方图             Mat cell_hist = histc(src_cell, 0, (numPatterns-1), true);             // copy to the result matrix 将计算得到的结果拷贝到每一行             Mat result_row = result.row(resultRowIdx);             cell_hist.reshape(1,1).convertTo(result_row, CV_32FC1);             // increase row count in result matrix             resultRowIdx++;         }     }     // return result as reshaped feature vector     return result.reshape(1,1); } (4) 从image到LBPH int radius = 1; int neighbor = 8; Mat lbp_image = elbp(cv::cvarrToMat(m_refFaceImg), radius, neighbor); //robust performance Mat query = spatial_histogram( lbp_image, /* lbp_image */ m_numPatterns, /* number of possible patterns可为static_cast<int>(std::pow(2.0, static_cast<double>(_neighbors)))*/ m_grid_x, /* grid size x */ m_grid_y, /* grid size y */ true /* normed histograms */ );

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