李 　 莉，　馮 　 林*,，　吳 　 俊，　劉 勝 藍(lán)

( 1.大連理工大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)部 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 遼寧 大連　116024；2.大連理工大學(xué) 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院, 遼寧 大連　116024；3.大連理工大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)部 控制科學(xué)與工程學(xué)院, 遼寧 大連　116024 )

?

基于半圓形局部二值模式結(jié)構(gòu)相關(guān)性描述子的圖像檢索

李 莉1，馮 林*1,2，吳 俊2，劉 勝 藍(lán)3

( 1.大連理工大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)部 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 遼寧 大連116024；2.大連理工大學(xué) 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院, 遼寧 大連116024；3.大連理工大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)部 控制科學(xué)與工程學(xué)院, 遼寧 大連116024 )

針對(duì)傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)基元方法缺少對(duì)不同量化顏色層中的中心像素點(diǎn)與其潛在鄰居的相似性信息描述問(wèn)題，提出了一種半圓形局部二值模式結(jié)構(gòu)相關(guān)性描述子，并將其應(yīng)用在圖像檢索中．首先，定義了一種新的半圓形局部二值模式結(jié)構(gòu)基元；其次，檢測(cè)不同量化顏色層中的結(jié)構(gòu)基元；最后，提取新結(jié)構(gòu)基元的空間分布和對(duì)比度特征．相比傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)基元方法，提出的描述子檢測(cè)的結(jié)構(gòu)基元更加豐富，包含更多可能的結(jié)構(gòu)區(qū)分性．在不同圖像庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提方法的有效性．

局部二值模式；基元頻率特征；顏色差分特征；圖像檢索

0　引　言

隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)急劇增長(zhǎng)，如何有效、快速地從海量圖像庫(kù)中搜索到有用的圖像成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)．圖像檢索方法主要可分為3類(lèi)：基于文本、基于內(nèi)容和基于語(yǔ)義的圖像檢索方法．基于文本的圖像檢索方法，使用關(guān)鍵字檢索圖像，然而這種方法耗時(shí)且常常得到一些不相關(guān)結(jié)果，難以有效地表示圖像．此外，由于目前人工智能和相關(guān)技術(shù)的限制，基于語(yǔ)義的圖像檢索方法仍存在問(wèn)題．所以，基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)方法被廣泛使用[1]．其中，特征提取是圖像檢索系統(tǒng)中的關(guān)鍵步驟．

CBIR通?；趫D像的顏色、紋理、形狀或其他一些能夠表示圖像信息的底層特征．學(xué)者們提出許多顏色和紋理特征用于圖像檢索，其中使用最普遍的顏色特征為顏色直方圖[2]，其具有尺度和方向不變性，描述了圖像的全局特征，但丟失了圖像的位置信息．基于此，顏色矩[3]、顏色相關(guān)圖[4]和顏色聚合向量[5]被提出，同時(shí)得到顏色的空間相關(guān)性信息．紋理特征描述了物體表面特性以及與周?chē)h(huán)境的關(guān)系，具有旋轉(zhuǎn)不變性和抗噪性等特點(diǎn)．基于紋理特征的方法在圖像檢索、人臉識(shí)別等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，包括Gabor濾波[6]、灰度共生矩陣(gray level co-occurrence matrices，GLCM)[7]、局部二值模式(local binary patterns，LBP)[8]等．

由于單一的底層特征很難全面地描述圖像信息，很多學(xué)者提出了多特征結(jié)合的方法．Dubey等[9]提出多特征融合方法，包括圖像的顏色、紋理和邊緣特征．Liu等[10]提出多紋理直方圖(multi-texton histogram，MTH)和顏色差分直方圖(color difference histogram，CDH)[11]利用共生矩陣和直方圖的優(yōu)勢(shì)，提取了圖像的顏色、紋理和形狀特征信息．Vipparthi等[12]提出MJHM(multi-joint histogram based modelling)方法，使用結(jié)構(gòu)基元和主題模式聯(lián)合統(tǒng)計(jì)描述圖像的特征．這些方法使用了圖像的多個(gè)底層特征表示圖像，取得了較好的圖像檢索效果．

對(duì)全局圖像內(nèi)容的描述，可以理解為對(duì)圖像結(jié)構(gòu)基元的檢測(cè)與統(tǒng)計(jì)．受此啟發(fā)，本文提出一種新的圖像特征描述子：首先定義并檢測(cè)顏色圖像中的結(jié)構(gòu)基元，然后分別統(tǒng)計(jì)這些新結(jié)構(gòu)基元的空間分布和對(duì)比度特征．相比傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)基元，這種特征考慮到了不同量化顏色層中中心像素點(diǎn)與其潛在鄰居的相似性．另外，對(duì)這些結(jié)構(gòu)基元統(tǒng)計(jì)，同時(shí)利用了結(jié)構(gòu)之間的對(duì)比度和空間位置關(guān)系．因此，本文特征描述了圖像全局區(qū)域內(nèi)的結(jié)構(gòu)基元分布．

1　顏色和紋理特征描述

1.1HSV顏色空間與顏色量化

最常使用的顏色空間模型為RGB．另一種——HSV顏色空間，表示色調(diào)(hue)、飽和度(saturation)和亮度(value)信息．由于HSV顏色空間較好地符合人類(lèi)視覺(jué)感知系統(tǒng)，文獻(xiàn)[13]已證明HSV顏色空間優(yōu)于RGB顏色空間，并廣泛地應(yīng)用在圖像處理中．在HSV顏色空間中，H∈[0，360]，S∈[0，1]，V∈[0，1]．色調(diào)由0°～360°來(lái)度量，不同角度的變化表示不同的顏色．飽和度和亮度的取值范圍都為0～1．對(duì)于一幅彩色圖像，直接統(tǒng)計(jì)圖像的顏色特征需要非常大的計(jì)算量，為了減少計(jì)算量且更好地區(qū)分相似顏色，本文將HSV顏色空間非等距量化來(lái)描述圖像，分別將H、S和V量化到8、3和3類(lèi)，得到顏色空間中的顏色值變化范圍為0～71．

1.2局部二值模式

將圖像中除邊緣像素外的每個(gè)像素，作為計(jì)算LBP模式[8]的中心像素點(diǎn)gc，以中心像素點(diǎn)gc為閾值與半徑為R的周?chē)従觛p作比較，將產(chǎn)生的8位二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制數(shù)，即

(1)

(2)

利用這種紋理檢測(cè)方法，總共會(huì)產(chǎn)生2P種模式．

2　半圓形局部二值模式結(jié)構(gòu)相關(guān)性描述子

圖像內(nèi)容的多樣性決定了其特征提取的復(fù)雜性，圖像特征旨在描述圖像中潛在的、主要的區(qū)分性信息．根據(jù)Julesz[14]紋理基元理論，圖像可以看成是由一系列規(guī)則排列的模塊組成．對(duì)這些規(guī)則模塊的定義與描述，體現(xiàn)了圖像紋理信息．但是對(duì)于紋理基元的認(rèn)識(shí)，目前并沒(méi)有統(tǒng)一的定義．對(duì)紋理不同的理解與定義，也衍生出不同的紋理特征．例如，LBP就體現(xiàn)了這種思想，利用二進(jìn)制表示中心像素點(diǎn)與其鄰居之間的關(guān)系，描述了小鄰域內(nèi)圖像的紋理結(jié)構(gòu)．因此，對(duì)紋理基元的認(rèn)識(shí)與定義是本文特征描述的前提條件．此外，需要對(duì)這些已定義的圖像結(jié)構(gòu)包含的信息進(jìn)行特征描述．其中像素間的對(duì)比度和空間分布是圖像特征中兩種相互獨(dú)立又相互補(bǔ)充的信息．像素間的空間分布體現(xiàn)了中心像素點(diǎn)在小鄰域內(nèi)與鄰居之間的相似性，而對(duì)比度進(jìn)一步刻畫(huà)了與鄰居之間的相似性程度．基于此，本文提出一種新的全局圖像特征描述方法——半圓形局部二值模式結(jié)構(gòu)相關(guān)性描述子(semicircle local binary patterns structure correlation descriptor，SLBPSCD)．

2.1紋理基元定義與檢測(cè)

紋理基元是定義在圖像局部鄰域內(nèi)的規(guī)則模塊，圖像可以看成是由這些小模塊按一定的順序組合而成．以中心像素點(diǎn)為基準(zhǔn)，描述鄰域像素點(diǎn)的分布特性．本文在圖像HSV空間的顏色量化層中定義紋理基元結(jié)構(gòu)，使得像素點(diǎn)的顏色信息和紋理結(jié)構(gòu)能同時(shí)被描述，即檢測(cè)含顏色信息的紋理結(jié)構(gòu)．

LBP在紋理結(jié)構(gòu)分析中已經(jīng)取得了成功，并應(yīng)用于圖像紋理分類(lèi)和人臉識(shí)別等領(lǐng)域．LBP具有灰度單調(diào)不變性，而且計(jì)算簡(jiǎn)單有效．但是，顏色信息的缺失，使得LBP在實(shí)際圖像檢索中沒(méi)有很好的區(qū)分性．本文采用這種類(lèi)似的模式定義顏色層中的紋理基元．如圖1所示，比較中心像素點(diǎn)與周?chē)従拥南嗨菩?，通過(guò)鄰居與中心像素點(diǎn)的相似性個(gè)數(shù)定義基元結(jié)構(gòu)的類(lèi)型．本文選擇半徑為R的半圓形鄰域和均勻分布在圓弧中的P個(gè)鄰居像素點(diǎn)，使得鄰居像素點(diǎn)的選取更為靈活．半圓形鄰域的選擇是為了避免相鄰像素點(diǎn)間的重復(fù)比較．具體的顏色層紋理基元定義描述如下：

將中心像素點(diǎn)與半徑為R的相同角度間隔分布的P個(gè)鄰居的灰度值作比較，得到半圓形LBP結(jié)構(gòu)圖中心像素點(diǎn)處的像素分布：

圖1　顏色層紋理基元的定義

T≈t(s′(g0-gc)，s′(g1-gc)，…，s′(gi-gc))

(3)

(4)

其中g(shù)c表示中心像素點(diǎn)所在顏色層(量化顏色值)，gi(i=0，1，…，P-1)表示均勻分布在半圓形鄰域中的P個(gè)像素點(diǎn)所在顏色層．通過(guò)比較gc與gi的關(guān)系，可以得到鄰居中相似性分布M．本文中心像素點(diǎn)的紋理結(jié)構(gòu)類(lèi)型直接由其鄰居的相似性個(gè)數(shù)定義，即

(5)

其中M描述了像素點(diǎn)在對(duì)應(yīng)顏色層的紋理結(jié)構(gòu)類(lèi)型．因此，結(jié)合顏色層和紋理基元類(lèi)型所包含的信息，得到原始顏色圖像中每一像素點(diǎn)的顏色和紋理結(jié)構(gòu)．

本文整體圖像像素點(diǎn)結(jié)構(gòu)的檢測(cè)過(guò)程如下：

(1)對(duì)圖像的HSV顏色空間進(jìn)行分層量化，每一層的量化顏色值反映了圖像像素點(diǎn)的顏色信息．

(2)利用顏色值對(duì)比定義中心像素點(diǎn)在半圓形鄰域內(nèi)的分布圖．

(3)結(jié)合步驟(1)和(2)得到的信息，最終得到每一像素點(diǎn)的特征．

假設(shè)彩色圖像為I(x，y)，且gc=I(x，y)，相應(yīng)的基元結(jié)構(gòu)特征圖為Cp(x，y)(p=1，2)，其中C1(x，y)∈{0，1，…，71}表示顏色量化圖，C2(x，y)∈{0，1，…，7}表示半圓形鄰域內(nèi)的分布圖，即C(gc)=(C1C2)，C(gc)=8C1+C2．

2.2特征統(tǒng)計(jì)

定義圖像像素點(diǎn)的基元結(jié)構(gòu)，為特征描述提供了基礎(chǔ)．對(duì)于圖像像素點(diǎn)間基元結(jié)構(gòu)的描述，對(duì)比度和空間分布信息可以相互補(bǔ)充．本文的特征統(tǒng)計(jì)流程如圖2所示．顏色差分特征H1描述了圖像的對(duì)比度信息，其中融合了局部顏色差分相關(guān)性和全局顏色差分直方圖；基元頻率特征H2描述了圖像基元的空間分布信息，也融合了局部基元頻率相關(guān)性和全局基元頻率直方圖．相比傳統(tǒng)的直方圖和相關(guān)性統(tǒng)計(jì)，這種統(tǒng)計(jì)策略不僅兼顧對(duì)比度和空間分布這兩種相對(duì)獨(dú)立又相互補(bǔ)充的信息，同時(shí)考慮到了顏色差分和基元結(jié)構(gòu)在局部鄰域和全局區(qū)域中的分布特性．最后，本文的圖像特征描述子可表示為

H=(H1H2)

(6)

最終得到的圖像特征向量維數(shù)為72×8×2=1 152．

圖2　特征統(tǒng)計(jì)流程圖

利用結(jié)構(gòu)特征圖統(tǒng)計(jì)圖像中的基元結(jié)構(gòu)分布特征．基元頻率特征就是描述已定義的基元結(jié)構(gòu)在局部鄰域和全局圖像中的分布情況，由局部基元頻率相關(guān)性和全局基元頻率直方圖融合組成．局部基元頻率相關(guān)性定義為圖像中局部鄰域內(nèi)有相同結(jié)構(gòu)的空間分布：

(7)

(8)

融合這兩種特征得到的基元頻率特征會(huì)具備這兩種統(tǒng)計(jì)的優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)生更具區(qū)分性的基元頻率特征描述：

H2=Th×(Tf+1)

(9)

這種基元頻率特征是以相似性頻率為基礎(chǔ)描述結(jié)構(gòu)的空間分布特性．而顏色差分特征是以相似性程度為基礎(chǔ)描述結(jié)構(gòu)之間的對(duì)比度信息，是由局部顏色差分相關(guān)性和全局顏色差分直方圖融合得到的．局部顏色差分相關(guān)性描述小鄰域中心像素點(diǎn)與其鄰居的顏色差異對(duì)比：

(10)

(11)

同樣融合這兩種特征后的顏色差分特征更能體現(xiàn)圖像中對(duì)比度信息在局部鄰域和全局圖像中的分布情況，可表示成

H1=Ch×(Cf+1)

(12)

顏色差分特征H1和基元頻率特征H2分別描述了已定義的結(jié)構(gòu)基元在圖像中的對(duì)比度和空間分布特性．由于這兩種特征相對(duì)獨(dú)立又相互補(bǔ)充，可聯(lián)合這兩種特征作為本文的圖像特征描述子：H=(H1H2)．

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1數(shù)據(jù)集

在實(shí)驗(yàn)中，使用標(biāo)準(zhǔn)Corel圖像庫(kù)，分別是Corel-1K和Corel-10K．Corel-1K圖像庫(kù)包含10類(lèi)圖像，分別為非洲人、海灘、建筑、車(chē)、恐龍、大象、花、馬、風(fēng)景和食物，每一類(lèi)包含100幅圖像．Corel-10K圖像庫(kù)包含100類(lèi)圖像，每一類(lèi)也包含100幅圖像．

3.2相似性度量

不同的相似性度量會(huì)產(chǎn)生不同的檢索結(jié)果．常用的特征相似性度量有L2距離、L1距離、加權(quán)L1距離、chi-square距離、Canberra距離等．假設(shè)圖像庫(kù)中的圖像特征向量為X=(x1x2…xn)和待檢索圖像的特征向量為Q=(q1q2…qn)，n是特征向量的長(zhǎng)度．本文選擇L1距離作為特征間的相似性度量：

(13)

3.3評(píng)價(jià)指標(biāo)

在圖像檢索中，通常使用的評(píng)價(jià)指標(biāo)為查準(zhǔn)率和查全率[15]．查準(zhǔn)率Pr和查全率Rr計(jì)算過(guò)程如下：

Pr=S/N

(14)

Rr=S/T

(15)

其中S為檢索到的相似圖像數(shù)；N為被檢索的所有圖像數(shù)；T為圖像庫(kù)中所有和待檢索圖像相似的圖像數(shù)．

3.4檢索性能

利用查準(zhǔn)率和查全率驗(yàn)證本文提出方法的有效性，選擇圖像庫(kù)中的所有圖像作為查詢(xún)圖像．

本文方法在Corel-1K圖像庫(kù)上不同距離度量下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示，檢索窗口輸出圖像數(shù)為10～50幅．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，L1距離與其他距離度量相比具有更好的檢索效果．盡管L2距離是圖像分析中廣泛使用的度量方法，但是L2距離過(guò)分強(qiáng)調(diào)特征向量的單個(gè)分量間的差異性，最終并沒(méi)有得到很好的檢索效果[11]．加權(quán)L1距離雖然也有較好的實(shí)驗(yàn)效果，但比L1距離稍差．chi-square距離的檢索效果比Canberra距離稍好，但不及L1距離．因此，本文使用L1距離作為特征間的相似性度量．

通過(guò)與MJHM、MTH和CDH描述子進(jìn)行比較，驗(yàn)證了本文方法的優(yōu)越性．如圖3(a)所示，在Corel-1K圖像庫(kù)上，本文方法的整體檢索效果明顯好于其他描述子．SLBPSCD檢索的查準(zhǔn)率能達(dá)到75.87%，分別比MTH、CDH和MJHM高6.80%、5.38%和6.50%．而且如圖3(b)、(c)所示，給出了10類(lèi)圖像的查準(zhǔn)率和查全率．從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文方法在大多數(shù)圖像類(lèi)中都有好的檢索效果．

在Corel-10K圖像庫(kù)中的檢索效果如圖4(a)所示，可以看出SLBPSCD前10幅圖像的查準(zhǔn)率達(dá)到48.29%，明顯高于其他3種描述子的檢索性能，分別比MTH、CDH和MJHM高13.37%、4.00% 和10.69%．如圖4(b)、(c)所示，給出了100類(lèi)圖像的查準(zhǔn)率和查全率．從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文提出的SLBPSCD同樣好于其他3種描述子．

表1　Corel-1K圖像庫(kù)中SLBPSCD在不同相似性度量下的檢索結(jié)果

(a) 查全率和查準(zhǔn)率

(b) 查準(zhǔn)率和類(lèi)別數(shù)

(c) 查全率和類(lèi)別數(shù)

圖3Corel-1K圖像庫(kù)上的檢索性能比較

Fig.3The retrieval performance comparison for Corel-1K image database

為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提描述子的有效性，表2給出了與文獻(xiàn)[16-18]提出方法的檢索結(jié)果比較．圖5給出了花類(lèi)和馬類(lèi)圖像的檢索結(jié)果，分別隨機(jī)選取待檢索圖像No.603和No.720．圖像庫(kù)中No.600～699和No.700～799的圖像分別與待檢索圖像屬于同一類(lèi)圖像．由圖5(a)可以看出，使用本文提出的描述子檢索出的圖像有非常相似的紋理特征．由圖5(b)可以看出，利用本文提出的描述子檢索出的所有圖像與待檢索圖像有相似的顏色和紋理特征以及場(chǎng)景內(nèi)容．此外，表3列出了與文獻(xiàn)[4，8，18]提出方法的檢索結(jié)果比較，證明了本文方法具有更優(yōu)的性能．

(a) 查全率和查準(zhǔn)率

(b) 查準(zhǔn)率和類(lèi)別數(shù)

(c) 查全率和類(lèi)別數(shù)

圖4Corel-10K圖像庫(kù)上的檢索性能比較

Fig.4The retrieval performance comparison for Corel-10K image database

表2Corel-1K圖像庫(kù)中輸出20幅圖像的不同檢索方法結(jié)果比較

Tab.2Resultscomparisonofdifferentretrievalmethodswith20imagesonCorel-1Kimagedatabase

方法查準(zhǔn)率/%查全率/%文獻(xiàn)[16]文獻(xiàn)[17]文獻(xiàn)[18]SLBPSCD58.2057.8567.9669.5111.6411.5713.5913.90

(a) 花類(lèi)

(b) 馬類(lèi)

圖5檢索結(jié)果

Fig.5Retrieval results

表3Corel-10K圖像庫(kù)中輸出12幅圖像的不同檢索方法結(jié)果比較

Tab.3Resultscomparisonofdifferentretrievalmethodswith12imagesonCorel-10Kimagedatabase

方法查準(zhǔn)率/%查全率/%文獻(xiàn)[8]文獻(xiàn)[4]文獻(xiàn)[18]SLBPSCD35.8440.9441.2545.754.304.924.955.49

4　結(jié)　語(yǔ)

本文提出了一種新的半圓形局部二值模式結(jié)構(gòu)相關(guān)性描述子(SLBPSCD)．首先，定義了半圓形局部二值模式結(jié)構(gòu)基元，這種基元結(jié)構(gòu)避免了相鄰像素點(diǎn)的重復(fù)比較．其次，檢測(cè)顏色圖像中的結(jié)構(gòu)基元．最后，對(duì)這些結(jié)構(gòu)基元進(jìn)行特征統(tǒng)計(jì)，同時(shí)利用了結(jié)構(gòu)基元的對(duì)比度和空間位置關(guān)系．這種統(tǒng)計(jì)策略不僅兼顧了對(duì)比度和空間分布這兩種相對(duì)獨(dú)立又相互補(bǔ)充的信息，而且考慮到了顏色差分和基元結(jié)構(gòu)在局部鄰域和全局區(qū)域中的分布特性．另外，由于HSV顏色空間非常接近人眼對(duì)視覺(jué)感知的理解，本文選擇在HSV顏色空間中非等距量化來(lái)提取顏色信息．而非等距量化相比直接的等距量化更能凸顯出顏色本身的特性．在Corel圖像庫(kù)上的圖像檢索實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性．

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Image retrieval based on semicircle local binary patterns structure correlation descriptor

LILi1,FENGLin*1,2,WUJun2,LIUSheng-lan3

( 1.School of Computer Science and Technology, Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering,Dalian University of Technology, Dalian 116024, China；2.School of Innovation and Entrepreneurship, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China；3.School of Control Science and Engineering, Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering,Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )

To solve the problem that conventional texton methods do not describe the similarity information among the surrounding neighbors for a given center pixel in different color quantization levels, a feature descriptor, called semicircle local binary patterns structure correlation descriptor (SLBPSCD) is proposed, which is applied for image retrieval. Firstly, a novel semicircle local binary patterns structure texton is defined. Secondly, the structure textons are detected in different color quantization levels. Finally, the spatial distribution and contrast features of new structure texton are extracted. The proposed descriptor gets much more discriminative structure than conventional texton-based methods by taking more structure texton into consideration. Experimental results for different image databases verify the effectiveness of the proposed method.

local binary patterns; texton frequency feature; color difference feature; image retrieval

1000-8608(2016)05-0532-07

2016-04-23；

2016-06-25．

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61173163,61370200).

李 莉(1984-)，女，博士生，E-mail:hdlili@126.com；馮 林*(1969-)，男，博士，教授，E-mail:fenglin@dlut.edu.cn.

TP391

A

10.7511/dllgxb201605014