局部二值模式LBP

资 源 简 介

局部二值模式LBP

详 情 说 明

局部二值模式（LBP）是一种广泛应用于图像处理领域的纹理特征描述算子。这种方法的优势在于其简单高效的计算方式以及对光照变化的鲁棒性。

LBP的基本原理是对图像中的每个像素点与其邻域像素进行比较。具体来说，对于中心像素点，算法会将其灰度值与周围相邻像素的灰度值进行比较。如果邻域像素的灰度值大于中心像素，则标记为1，否则标记为0。然后，这些二值比较结果按照特定顺序排列，形成一个二进制数，最终转换为十进制数作为该中心点的LBP值。

LBP算法具有几个显著特点：首先，它对灰度变化具有良好的不变性，这意味着在不同光照条件下，同一纹理的LBP特征保持稳定。其次，通过改进算法可以实现旋转不变性，这使得纹理识别不受物体旋转的影响。此外，LBP计算简单高效，适合实时应用场景。

在实际应用中，LBP被广泛应用于人脸识别、纹理分类、医学图像分析等领域。研究者们也开发了多种LBP变体，如圆形LBP、统一模式LBP等，以适应不同的应用需求和提高特征描述能力。