CLBC

资 源 简 介

CLBC

详 情 说 明

CLBC（Completed Local Binary Count）是一种用于纹理识别的高效特征提取算法，它是对传统局部二值模式（LBP）的改进和扩展。

CLBC算法主要通过对图像局部区域的像素值进行二值化编码，并结合中心像素与邻域像素的关系来增强纹理特征的表达能力。它在计算过程中不仅考虑像素间的相对大小关系，还会统计局部区域的像素强度分布，从而形成更丰富的纹理描述子。

相比于传统LBP，CLBC能够更好地捕捉纹理的微观结构信息，对光照变化和噪声具有更强的鲁棒性。该算法常被应用于图像分类、物体识别等计算机视觉任务中。

在实现思路上，CLBC通常先计算局部区域的中心像素与周围像素的差值，然后对这些差值进行二值编码和统计计数，最终生成可用于分类的纹理特征向量。