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三维彩色图像纹理的光照不变性识别

Illumination Invariant Recognition of Three-Dimensional Texture in Color Images

  • 摘要: 纹理分析是计算机视觉、图像处理和模式识别的一个重要的研究领域。纹理分类的目标是将图像的纹理抽取为一些参数,然后设计一个分类器,利用这些参数对纹理进行分类。过去十年中人们提出了许多不同的方法来进行彩色纹理的识别。和灰度图像相比,彩色图像包含场景的大量信息。人们研究了利用多光谱特性来达到图像的几何、光照、以及几何-光照不变性识别。三维纹理的光照不变性识别是一个很复杂的问题,这是因为对光照和仿射变换的不变因子推导是十分困难的。我们提出了一种基于仿射变换的矩,用它来推导仿射Zernike矩描述算子。三维纹理的光照不变性识别通过构建Zernike矩不变因子矩阵,然后利用奇异值分解方法来计算区分因子解决。 构建反射不变因子的方法有许多,我们采用了Rothe et al(1996)和Taubin、Cooper(1992)的方法。不幸的是,即使我们计算出我们的相关函数的这些新的矩,我们也无法分离出光照的影响,因为这些仿射正则化矩是实值的。我们通过利用仿射正则化矩作为输入得到Zernike矩来解决这个问题,从而得到仿射正则化的Zernike矩。新的仿射正则化Zernike矩可以用来得到仿射Zernike矩不变因子。为了推导仿射正则化Zernike矩,我们采用了以下三种方法:
    仿射Zernike矩不变因子并不适用于三维彩色纹理的光照不变性识别,我们还推导出Zernike矩相关函数的不变因子, 这样才能够独立于光照和几何变化识别纹理。为了构建Zernike矩不变因子的完备集,可以用不同阶的矩来消掉相位,得到旋转不变因子。一种方法是取Zernike矩的模,另一种方法是利用组合矩和相位消除技术。 我们用室外自然纹理图像以及CUReT数据库中的纹理对我们提出的模型进行了测试。CURet数据库包含有61类真实世界的平面的纹理,每一类有203个不同几何变化和光照变化的样本。实验包括训练和测试两个阶段,在训练阶段,我们计算了所有类的Zernike矩不变因子,计算完相关函数的集合之后,我们计算了10阶以内的仿射正则化Zernike不变因子, 构建了Zernike矩不变因子矩阵,用来计算距离函数D。两组实验均验证本文所提的识别方法均得到高的识别效果。

     

    Abstract: In this paper, illumination-affine invariant methods are presentedbased on affinemoment normalization techniques, Zernike moments, and multibandcorrelation functions. The methods are suitable for the illuminationinvariant recognition of 3D color texture. Complex valued moments (I.e.,Zernike moments) and affine moment normalization are used in thederivation of illumination affine invariants where the real valuedaffine moment invariants fail to provide affine invariants that areindependent of illumination changes. Three different momentnormalization methods have been used, two of which are based on affinemoment normalization technique and the third is based on reducing theaffine transformation to a Euclidian transform. It is shown that for achange of illumination and orientation, the affinely normalized Zernikemoment matrices are related by a linear transform. Experimental resultsare obtained in two tests: the first is used with textures ofoutdoor scenes while the second is performed on the well-knownCUReT texture database. Both tests show high recognition efficiency of the proposed recognition methods.

     

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