LBP基本算法和各种变形文档

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LBP基本算法和各种变形文档

详 情 说 明

LBP基本算法及变形实现详解

LBP（Local Binary Pattern）是一种用于图像纹理特征提取的经典算法。其核心思想是通过比较像素点与其邻域像素的灰度值，生成二进制描述符来表征局部纹理特征。

基础LBP算法流程： 对图像中的每个像素点，选取其3×3邻域 以中心像素为阈值，将周围8个像素的灰度值进行二值化（大于等于阈值置1，否则置0） 按固定方向（通常为顺时针）将这些二进制位组合成8位数 将二进制数转换为十进制，作为该中心点的LBP值

常见改进算法： 圆形LBP：使用圆形邻域替代方形邻域，通过双线性插值处理非整数坐标点 旋转不变LBP：记录不同旋转角度下的最小LBP值，消除旋转影响 统一模式LBP：统计二进制串跳变次数，将跳变超过2次的归为同一类 多尺度LBP：结合不同半径的圆形邻域，获取多尺度纹理特征

MATLAB实现要点： 利用矩阵运算优化计算效率 通过边界扩展处理图像边缘像素 直方图统计用于特征表示 可视化函数展示纹理特征分布

应用场景： 人脸识别中的纹理特征提取 工业表面缺陷检测 医学图像分析 场景分类任务

算法优势在于计算简单、对光照变化具有一定鲁棒性，改进版本进一步提升了旋转适应性和特征判别力。MATLAB的矩阵运算特性使其成为实现和验证LBP算法的理想工具。