17.5.8 韦伯局部描述符（Weber's Local Descriptor）

在大多的据不描述符中，Gabor小波和LBP是常见的两种。本文将主要介绍另外一种纹理的描述算子WLD（Weber’s Local Descriptor），主要由两部分组成：差励（differential excitation）和方向（orientation），这是一种简单高效的、鲁棒的纹理描述符。该方法发源于韦伯定理，他认为一个刺激的变化和原刺激本身的比值是一个固定的常数，当一个变化是比这种原始的刺激和这个恒定比例的成绩更小时，我们一般把它作为背景噪音而不是一种有效的信息。

给定一个像素，WLD的的差励有两个部分组成：一个是当前像素和邻域像素的相对强度差值，另一个是当前像素的强度。对于给定的一幅图像，用差励的两个部分来抽取图像的局部显著特征，同时计算当前像素的梯度方向。对改图像的每个像素都进行这两个部分的计算，提取差励特征图像和方向特征图像，将这两部分组合成一个二维直方图并转换为一维直方图，最后用一维直方图进行分类。

首先，韦伯定律是什么？早年间，韦伯发现了一个现象，想要引起差别感觉必须是刺激的差值和刺激本身的比值达到一个阈值，这个比例是个常数。按照这个思路，WLD可以分为两个部分差励和方向。
首先，差励！！差励通过中心像素和邻域响度的灰度值来计算，如图所示。

差励算子有方形和圆形两类。首先计算一个算子中心邻域像素值和中心点像素灰度差的总和，然后求差值的总和与中心像素点的比值，然后求解反正切得到差励的梯度。

其次是方向！！WLD的梯度方向是按照上述的图中的方法，求f11的差值与f10的差值的比值，然后求反正切得到角度。然后为了方便起见，将江都量化为几个主方向，计算主方向上的梯度。自此得到的两个直方图整合在一起就得到了输入图像的描述符。