局部纹理特征提取与识别算法研究及应用

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1、国内图书分类号：TP391密级：公开国际图书分类号：西南交通大学研究生学位论文局部纹理特征提取与识别算法研究及应用年级:二○一二级姓名:王强申请学位级别:工学博士专业:机械设计及理论指导教师:李柏林教授二零一八年三月ClassifiedIndex:TP391U.D.C:SouthwestJiaotongUniversityDoctorDegreeDissertationResearchandApplicationofLocalTextureExtractionandRecognitionAlgorithmGrade:2012Candidate:Wan

2、gQiangAcademicDegreeAppliedfor:DoctorDegreeSpeciality:MechanicalDesignandTheorySupervisor:Prof.LiBailinMar,2018西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文

3、属于１．保密□，在年解密后适用本授权书；２．不保密使用本授权书。学位论文作者签名：ｉ４１指导老师签名丨＂曰期：年Ｔ月入ｒ日曰期：２〇年月又日丨！『５西南交通大学博士学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要创新点如下：1.针对局部二元模式算法对噪声敏感的问题，提出了一种自适应

4、噪声抑制的局部二元模式编码算法。图像中每个邻域噪声强度是不同的，该算法首先计算邻域内每个像素灰度值与均值的偏差；其次，结合随机误差的分布特点，给出了一种自动确定噪声点的判断准则；然后，利用邻域内其他点的均值来代替噪声点，实现了图像局部自适应滤波；最后，通过在公开的图像库上进行算法测试，表明所提出的算法具有很好的噪声抑制性能。2.针对局部二元模式采样点不足，不能完整表达邻域内联合差分分布关系的缺陷，提出了一种基于高斯分布的随机采样局部二元模式编码算法（RSLBP，RandomSamplingLocalBinaryPattern）。根据图像的灰度值服从高

5、斯分布的特点，该算法首先在邻域内利用高斯分布确定采样点；然后，随机选择点对，计算点对之间的差分大小；最后，给定邻域内联合差分分布，得到局部二元模式编码。该算法增加了采样点的数量，采样方式考虑了原始邻域内的灰度分布关系，因而得到的采样点可以更有效的代表原始图像邻域；通过对随机点对之间的差分大小进行局部二元模式编码，得到的编码结果能够更好的体现图像的微观纹理结构。在公开的图像库上以及现场采集的扣件图像上进行了算法测试，理论分析和试验表明所提出的算法具有更好的分类性能。3.针对特征点匹配，提出了一种融合差分大小和差分幅值大小的特征点描述算子。该算法首先在邻

6、域内根据高斯分布得到采样点；然后，随机选择点对，计算点对之间的差分大小和差分幅值大小；最后，将差分大小和差分幅值大小关系进行融合，得到特征点的描述算子。由于邻域内的差分大小关系和差分幅值关系可以完备的描述像素之间的差分关系，因此，该特征点描述算子的判别性较高。针对灰度值差异较小容易受到噪声影响的情况，通过设置阈值，对差分在阈值范围内的点对，利用其邻域均值重新进行计算，由此得到的编码具有更好的噪声抑制能力；针对描述算子旋转不变性问题，提出计算邻域内像素点的梯度方向，并且以梯度幅值作为权值得到梯度直方图，从而确定最大的梯度方向作为主方向，最后旋转邻域像素

7、到主方向，再进行差分计算得到特征点描述算子，该描述算子具有很好的旋转不变性。４．针对现场采集的铁路扣件图像检测准确率不高的问题，提出利用ＲＳＬＢＰ算法结合ＬＤＡ主题模型对扣件进行检测。首先对图像进行ＲＳＬＢＰ编码然后，对编；码后的图像利用ＬＤＡ提取图像的主题；最后，利用ＳＶＭ对扣件进行分类。ＬＤＡ主题模型具有很好的表达图像主题的性质，而ＲＳＬＢＰ能够很好的表达图像局部微观纹理结构，结合两者对扣件进行检测，并与其他算法进行比较，表明所提出的方法能够有效提高扣件的检测准确￥。学位论文作者签名：日期》以年ＶＴ月：西南交通大学

8、博士研究生学位论文第I页摘要图像局部纹理是从图像数据中提取的图像重要特征。局部纹理特征提供了可供图像进一步分