system: [SYSTEM]

user: 5. 分析与总结 目前，LBP已经发展成为具有自身特点的一类不可替代的纹理特征提取方法，在纹理分类与分割、人脸识别与检测、医学图像处理等计算机视觉领域中占据了非常重要的地位，有着广阔的发展前景。由于LBP模式的灵活性，它可以被调整，改进或扩展成适用于不同领域的特征模式。 低维性是设计LBP模式和扩展模式的一个重要指标，即要求提取出来特征的bin的个数较小，具有很好的计算效率。表1展示了基本LBP及LTP描述子在不同尺度下bin数的比较，可以明显看出LBP及其改进模式的优势。 计算复杂度也是衡量LBP及其扩展模式好坏的一个标准。提取特征时，应尽量保证计算简单，易于工程实现，这样具有较高的实用性。如果将计算复杂度分为低、中、高和很高4种，表2给出了基本LBP及部分局部描述符计算复杂度的分类。 辨别性和不变性同样也是衡量理想特征描述子的两个条件。辨别性较强的描述子能很好的辨别不同的局部区域，对不同外观的区域具有较强的区分性。不变性主要包括几何变化不变性和光照变化不变性，解决了同一场景在不同光照和几何变换下的问题。表3给出了基本LBP和部分局部描述符的不变性和辨别性的分类。 在处理多分辨率LBP问题时，Raja等 [ 74 ] 提出了多尺度选择的局部二值特征(Multiscale selected local binary features， MSLBF)。该方法必须在获得和所有类别同样大小的特征下才能得到稳定的实验结果。在研究LBP多尺度问题时，He等 [ 75 ] 提出了多元结构的局部二值模式(Multi-structure LBP， MSLBP)。该方法在图像金字塔中提取了各向同性的微小结构、各向同性的较大结构和各向异性的较大结构。 为增强图像旋转以及噪声的鲁棒性，Fathi等 [ 76 ] 提出了噪声容忍的局部二值模式(Noise tolerant local binary pattern， NTLBP)的纹理分析方法来处理LBP对噪声敏感的问题。Ahonen等 [ 77 ] 将软直方图(Soft histograms)引入LBP的纹理分析方法中，提高LBP对图像干扰变化的稳定性。此外，Iakovidis等 [ 78 ] 也通过利用模糊逻辑与LBP的结合提出了模糊局部二值模式(Fuzzy LBP， FLBP)，并在超声图像试验中获得了不错的分类效果。表4指出部分其他扩展方法的扩展方向和应用领域，以及该方法所要达到的处理效果。 Table 1 Comparing the number of bins of basic LBP and LTP operator 方法 尺度1 (8， 1) 尺度2 (16， 2) 尺度3 (24， 3) 尺度4 (32， 4) 尺度5 (40， 5) LBP r，p 256 65，536 1，677，216 2 32 2 40 36 4116 69，952 很大 很大 59 243 555 995 1563 10 18 26 42 106 LTP r，p 6561 43，046，721 很大 很大 很大 ULBP r，p ， LLBP r，p 256 65，536 1，677，216 2 32 2 40 ， 59 243 555 995 1563 LTP r，p ULBP r，p 512 131，072 3，354，432 2 33 2 41 LLBP r，p 表1. 基本LBP及LTP描述子在不同尺度下bin数的比较 Table 2 Computation complexity classification of basic LBP and several local image descriptor 低 中 高 基本LBP Y CS-LBP Y RIFF Y CARD Y SIFT Y WLD Y 表2. 基本LBP及部分局部描述符的计算复杂度分类 Table 3 Invariance and distinctiveness classification of basic LBP and local image descriptor 线性光照不变性 单调非线性光照不变性 旋转不变性 辨别性 基本LBP Y Y 中 CS-LBP Y Y 高 RIFF Y Y 中 SIFT、SURF Y 高 WLD、HOG Y 低 表3. 基本LBP及部分局部描述符的不变性和辨别性分类 Table 4 The application areas and effect of several extension method 方法名称 缩写 文献 扩展方向 应用领域 达到效果 Local Edge Patterns LEP [ 79 ] 基于邻域拓扑结构 彩色纹理检索 减小对噪声的敏感性 Median Binary Patterns MBP [ 28 ] 基于阈值 纹理分类 减小对噪声的敏感性 Bayesian Local Binary Patterns BLBP [ 41 ] 纹理检索 Adaptive LBP ALBP [ 43 ] 基于旋转不变性 纹理分类 提高旋转不性 LBP variance LBPV [ 42 ] 纹理分类 Monogenic-LBP M-LBP [ 80 ] 纹理分类 Completed LBP CLBP [ 5 ] 基于补充描述子 纹理分类 Dominant Local Binary Patterns DLBP [ 29 ] 基于特征选取与训练 纹理分类 增强图像旋转和噪声鲁棒性 表4. 部分扩展方法的应用领域和所达效果 Table 5 The list of LBP improved methods and its application are 所属类别 方法名称 缩写 文献 应用领域 预处理 Local Gabor Binary Patterns LGBP [ 34 ] 人脸识别 Preprocessing chain [ 81 ] 人脸识别 Haar-LBP [ 79 ] 人脸检测 邻域拓扑结构 Heat Kernel Local Binary Pattern HKLBP [ 82 ] 人脸识别 Elliptical Binary Patterns EBP [ 83 ] 人脸识别 Elongated Quinary Patterns EQP [ 65 ] 医学图像分析 Local Line Binary Patterns LLBP [ 53 ] 人脸识别 Three-Patch Local Binary Patterns TPLBP [ 56 ] 人脸分析 Four-Patch Local Binary Patterns FPLBP [ 56 ] 人脸分析 阈值 Improved LBP ILBP [ 10 ] 人脸检测 Local Ternary Patterns LTP [ 31 ] 人脸识别 Elongated Quinary Patterns EQP [ 65 ] 医学图像分析 Elongated Ternary Patterns RLTP [ 31 ] 医学图像分析 Soft/Fuzzy Local Binary Patterns [ 77 ] [ 78 ] 纹理分析 Scale Invariant Local Ternary Pattern SILTP [ 44 ] 背景提取 Transition coded LBP tLBP [ 66 ] 汽车检测 Direction coded LBP dLBP [ 66 ] 性别分类 Centralized binary patterns CBP [ 54 ] 人脸表情 Semantic Local Binary Patterns S-LBP [ 67 ] 人类检测 Fourier Local Binary Patterns F-LBP [ 67 ] 人类检测 Local Derivative Patterns LDP [ 66 ] 人脸识别 多尺度分析 Gaussian filtering [ 84 ] 纹理分类 Multiscale Block LBP MB-LBP [ 32 ] 人脸识别 Pyramid-based multi structure LBP [ 75 ] 纹理分析 Sparse multiscale LBP [ 76 ] 纹理/人脸识别 Multiresolution uniform patterns [ 71 ] 步态识别 旋转不变性 Adaptive LBP ALBP [ 43 ] 纹理分类 LBP variance LBPV [ 28 ] 纹理分类 Monogenic-LBP M-LBP [ 42 ] 纹理分类 颜色信息 3D histograms of LBP [ 9 ] 图像检索 Opponent color LBP [ 85 ] 纹理分析 Multiscale color LBPs [ 86 ] 目标分类识别 Color vector LBP [ 87 ] 彩色纹理分类 多特征融合 LBP and Gabor [ 88 ] 人脸识别 HOG-LBP [ 89 ] 人类检测 HOG-LBP-LTP [ 88 ] 视觉检测 表5. LBP扩展方法列表及其应用领域 当然，为提高LBP的辨别力和对噪声的鲁棒性，许多LBP扩展模式已被提出，并已经尝试应用到具体图片库中，但是其分类和识别效果并不是很明显，故仍需继续探索和研究。LBP不同的扩展模式将会提取不同的特征，被应用到不同的领域。表5给出了LBP扩展方法和其应用领域的汇总表。