[发明专利]一种基于改进LBP算子的图像目标检测方法

摘要

本发明涉及一种基于改进LBP算子的图像目标检测方法，通过自适应加权中值滤波方法进行图像去噪处理后，提取图像的局部二值模式直方图离散傅立叶特征，再根据支持向量机(SVM)分类器实现图像目标检测。局部二值模式直方图离散傅立叶特征对光照和噪声具有鲁棒性，同时能保持对图像的旋转不变性和一致性，具有较高的检测精度。

主权项

一种基于改进LBP算子的图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入训练图像集和待检测的目标图像；(2)采用自适应加权中值滤波方法对训练图像集和待检测的目标图像分别进行去噪处理；(3)对去噪后的训练图像集和待检测的目标图像分别计算局部二值模式直方图离散傅立叶特征，完成图像特征提取：3.1)引入多尺度灰度差代替原本的灰度值计算LBP特征；3.2)基于LBP特征计算得到均匀LBP特征；3.3)计算得到LBP直方图离散傅立叶特征；(4)将训练图像集的LBP直方图离散傅立叶特征作为SVM的特征集，训练得到SVM分类器；(5)结合目标图像的LBP直方图离散傅立叶特征，根据训练得到的SVM分类器对目标图像进行目标检测。