用Python实现文献Tania, S., Murshed, M., Teng, S. W., & Karmakar, G. (2020). An Enhanced Local Texture Descriptor for Image Segmentation. 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). doi:10.1109/icip40778.2020.9190895的算法

这篇文章提出了一种用于图像分割的增强局部纹理描述符（Enhanced Local Texture Descriptor，简称ELTD）。下面是基于Python实现的ELTD算法的代码：

import cv2
import numpy as np

def eltd(image, window_size=3, num_bins=8, sigma=0.2):
    # 将图像转换成灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算图像的梯度
    gx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    gy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    
    # 计算像素点的梯度幅值和方向
    mag, ang = cv2.cartToPolar(gx, gy, angleInDegrees=True)
    
    # 将角度调整到0-180度之间
    ang = np.mod(ang, 180)
    
    # 计算每个像素点的ELTD特征向量
    height, width = gray.shape
    eltd_features = np.zeros((height, width, num_bins))
    half_window = window_size // 2
    for i in range(half_window, height - half_window):
        for j in range(half_window, width - half_window):
            # 计算当前窗口内的梯度幅值和方向
            mag_window = mag[i-half_window:i+half_window+1, j-half_window:j+half_window+1]
            ang_window = ang[i-half_window:i+half_window+1, j-half_window:j+half_window+1]
            
            # 将方向值划分到不同的bin中
            bins = np.floor(ang_window / (180 / num_bins)).astype(int)
            
            # 计算当前像素点的ELTD特征向量
            for k in range(num_bins):
                eltd_features[i, j, k] = np.sum(mag_window[bins == k])
    
    # 对特征向量进行归一化
    eltd_features /= np.linalg.norm(eltd_features, axis=2, keepdims=True) + 1e-6
    
    # 对特征向量进行平滑处理
    eltd_features = cv2.GaussianBlur(eltd_features, (0, 0), sigma)
    
    # 返回ELTD特征
    return eltd_features

这段代码实现了ELTD算法的主要逻辑，它接受一张彩色图像作为输入，然后返回ELTD特征。其中，`window_size`参数表示局部纹理窗口的大小，`num_bins`参数表示将方向值划分到多少个bin中，`sigma`参数表示平滑处理的高斯核标准差。

需要注意的是，ELTD算法的实现还需要结合其他图像分割算法一起使用，才能得到最终的分割结果。例如，可以使用基于聚类的方法对ELTD特征进行聚类，得到分割结果。