外文翻譯及外文原文(參考)

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1、本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）外文翻譯及原文題目：MultiresolutionGray-ScaleandRotationInvariantTextureClassificationwithLocalBinaryPatterns（section2）姓名：林瑞華學(xué)號：030300262學(xué)院：數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院專業(yè)：信息與計算科學(xué)專業(yè)年級：2003指導(dǎo)教師：（簽名）系主任（或教研室主任）：（簽章）7外文翻譯：基于局部二值模式多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類（節(jié)選）基于局部二值模式多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類（節(jié)選）TimoOjala,Matt

2、iPietikaèinen,SeniorMember,IEEE,andTopiMaèenpaèaè摘要：本文描述了理論上非常簡單但非常有效的，基于局部二值模式的、樣圖的非參數(shù)識別和原型分類的，多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類方法。此方法是基于結(jié)合某種均衡局部二值模式，是局部圖像紋理的基本特性，并且已經(jīng)證明生成的直方圖是非常有效的紋理特征。我們獲得一個一般灰度和旋轉(zhuǎn)不變的算子，可表達(dá)檢測有角空間和空間結(jié)構(gòu)的任意量子化的均衡模式，并提出了結(jié)合多種算子的多分辨率分析方法。根據(jù)定義，該算子在圖像灰度發(fā)生單一變化時具有不變性，所以所提出的方法在灰度發(fā)

3、生變化時是非常強健的。另一個優(yōu)點是計算簡單，算子在小鄰域內(nèi)或同一查找表內(nèi)只要幾個操作就可實現(xiàn)。在旋轉(zhuǎn)不變性的實際問題中得到了良好的實驗結(jié)果,與來自其他的旋轉(zhuǎn)角度的樣品一起以一個特別的旋轉(zhuǎn)角度試驗而且測試得到分類,證明了基于簡單旋轉(zhuǎn)的發(fā)生統(tǒng)計學(xué)的不變性二值模式的分辨是可以達(dá)成。這些算子表示局部圖像紋理的空間結(jié)構(gòu)的又一特色是，由結(jié)合所表示的局部圖像紋理的差別的旋轉(zhuǎn)不變量不一致方法，其性能可得到進(jìn)一步的改良。這些直角的措施共同證明了這是旋轉(zhuǎn)不變性紋理分析的非常有力的工具。關(guān)鍵詞：非參數(shù)的，紋理分析，Outex，Brodatz，分類，直方圖，對比度2灰

4、度和旋轉(zhuǎn)不變性的局部二值模式我們通過定義單色紋理圖像的一個局部鄰域的紋理T，如P（P>1）個象素點的灰度級聯(lián)合分布，來描述灰度和旋轉(zhuǎn)不變性算子：（1）其中，gc為局部鄰域中心像素點的灰度值，gp（p=0，1…P-1）為半徑R(R>0)的圓形鄰域內(nèi)對稱的空間象素點集的灰度值。圖17外文翻譯：基于局部二值模式多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類（節(jié)選）如果gc的坐標(biāo)是（0,0），那么gp的坐標(biāo)為。圖1舉例說明了圓形對稱鄰域集內(nèi)各種不同的（P,R）。不完全落在中心點鄰域內(nèi)的像素點的灰度值采用插值法估計。2.1灰度不變性的達(dá)成作為灰度不變性的第一步，在

5、不丟失任何圖像信息的前提下，我們從圓形對稱鄰域集gp（p=0,……P-1）中減去中心點（gc）的灰度值，即令：（2）然后，我們假設(shè)差分獨立于，這樣我們就可以把式（2）式分解為：（3）實際上，嚴(yán)格的獨立性是無法達(dá)成的，因此，被分解的因式只是聯(lián)合分布的一個近似值。然而，當(dāng)我們在旋轉(zhuǎn)中可以保持灰度不變性的話，我們愿意承擔(dān)丟失一些圖像小信息的可能。也就是說，因式在（3）中描述了圖像的全局亮度，但并不為紋理分析提供有用信息。因此，原始的聯(lián)合灰度級因式（1）的許多紋理特征信息可由聯(lián)合差分因式表達(dá)[1]：（4）這是一個有高度識別能力的紋理算子，可以算出P空間

6、中各種模式下每個像素點鄰域的直方圖。對于固定的區(qū)域，在各個方向的差別為零。在一個慢慢傾斜的邊緣，該算子可算出沿傾斜方向差分最大的點和差分為零的點，對于斑點而言，各個方向的差分都是很大的。有正負(fù)之分的差分不受平均亮度改變的影響，因此，聯(lián)合差分因式對于灰度變化具有不變性。我們所得到的關(guān)于灰度計數(shù)不變性只考慮差分符號而非它們的精確值：(5)其中，(6)通過為每一個的符號賦一個二項式因子，我們把式（5）轉(zhuǎn)換為一個獨特的碼來刻畫局部圖像紋理的空間結(jié)構(gòu)的特性：7外文翻譯：基于局部二值模式多分辨率的灰度和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理分類（節(jié)選）(7)LocalBinar

7、yPatterns這個名字反映了LBP算子的泛函性，即第一個局部鄰域點的灰度值是中心像素點進(jìn)入二值模式的開始。算子是通過對灰度的任何單調(diào)變化定義不變量，也就是，只要保持圖像灰度值的順序不變，算子所產(chǎn)生的LBP碼就不變。如果我們設(shè)置（P=8,R=1），我們得到這與我們在文獻(xiàn)[2]中提到的LBP是類似的。和LBP之間有兩個不同點：1)鄰域集內(nèi)的像素點被編入索引以形成一個循環(huán)鏈，2)對角線上像素點的灰度值由插值法確定。兩者的修改都必需獲得圓形對稱鄰域集，這考慮到源自的旋轉(zhuǎn)不變式之一。2.2旋轉(zhuǎn)不變性的達(dá)成由鄰域集中P個像素點對應(yīng)個不同的二值模式，算子

8、會生成個不同的輸出值。當(dāng)圖像被旋轉(zhuǎn)時，的灰度值會對應(yīng)地繞著的四周沿著圓周的邊界移動。始終被指定為元素(0,R)的灰度值，而恰恰旋轉(zhuǎn)一個特定的二值模式后