基于多尺度几何分析的目标描述和识别

结合多尺度几何分析和局部二值模式算子,构造了一种新的多尺度、多方向局部特征描述子——局部Contourlet二值模式(LCBP).通过对尺度内、尺度间及同一尺度不同方向子带内LCBP直方图统计分析,同时考虑到LCBP的四叉树结构特点和模型的简单性,用两状态HMT描述LCBP系数,得到LCBP-HMT模型.在此基础上,提出了基于LCBP-HMT模型的目标识别算法,该算法提取LCBP-HMT模型参数作为特征,通过比较输入目标特征和各类标准目标特征的Kullback-Leibler距离进行分类.实验结果表明,LCBP特征比传统小波域特征和Contourlet域高斯分布模型特征更具鉴别能力.