计算深度图像的局部三元模式

Question

我在Calculating the Local Ternary Pattern of an image?上找到了本地三元模式（LTP）的详细信息和实现。我想问一些更详细的信息，选择阈值t的最佳方法是什么，我也很难理解reorder_vector = [8 7 4 1 2 3 6 9];的作用

Answer 1

不幸的是，找出使用LTP的阈值是不好的方法。它主要是试验和错误或通过实验。但是，我可以建议使阈值自适应。您可以使用Otsu's algorithm动态确定图片的最佳阈值。这假设您在图像中的强度分布是双峰的。换句话说，物体和背景之间存在明显的分离。 MATLAB通过graythresh函数实现了这一功能。但是，这会生成介于0和1之间的阈值，因此您需要将结果乘以255，假设图像类型为uint8。

因此，请执行：

t = 255*graythresh(im);

im是您希望计算LTP的图像。现在，我当然可以提供有关reorder_vector正在做什么的见解。请看下图中有关如何计算LTP的信息：

当我们生成三元代码矩阵（中间的矩阵）时，我们需要生成一个不包含邻域中间的8元素序列。我们从最东边的元素（第2行，第3列）开始，然后以逆时针顺序遍历元素。 reorder_vector变量允许您选择那些遵循该顺序的特定元素。如果你还记得，MATLAB可以使用列主线性索引来访问矩阵。具体来说，给定一个3 x 3矩阵，我们可以使用1到9之间的数字访问一个元素，并且内存的布局如下：

1 4 7
2 5 8
3 6 9

因此，reorder_vector的第一个元素是索引8，它是最东边的元素。接下来是索引7，它是右上角的元素，然后是索引4，它是朝北的元素，然后是1,2,3,6，最后是9。

如果您按照这些数字，您将确定我如何获得reorder_vector：

reorder_vector = [8 7 4 1 2 3 6 9];

通过使用此变量访问每个3 x 3局部邻域，我们将生成正确的8元素序列，该序列遵循三元代码的顺序，以便我们可以继续进行算法的下一阶段。