Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns

模式识别(心理学) 人工智能 数学 局部二进制模式 直方图 不变(物理) 二进制数 尺度不变性 算法 计算机科学 计算机视觉 图像(数学) 统计 算术 数学物理
作者
Timo Ojala,Matti Pietikäinen,Topi Mäenpää
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:24 (7): 971-987 被引量:14761
标识
DOI:10.1109/tpami.2002.1017623
摘要

Presents a theoretically very simple, yet efficient, multiresolution approach to gray-scale and rotation invariant texture classification based on local binary patterns and nonparametric discrimination of sample and prototype distributions. The method is based on recognizing that certain local binary patterns, termed "uniform," are fundamental properties of local image texture and their occurrence histogram is proven to be a very powerful texture feature. We derive a generalized gray-scale and rotation invariant operator presentation that allows for detecting the "uniform" patterns for any quantization of the angular space and for any spatial resolution and presents a method for combining multiple operators for multiresolution analysis. The proposed approach is very robust in terms of gray-scale variations since the operator is, by definition, invariant against any monotonic transformation of the gray scale. Another advantage is computational simplicity as the operator can be realized with a few operations in a small neighborhood and a lookup table. Experimental results demonstrate that good discrimination can be achieved with the occurrence statistics of simple rotation invariant local binary patterns.
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