LBP，局部二值模型

资 源 简 介

LBP，局部二值模型

详 情 说 明

LBP（局部二值模式）是一种高效的图像纹理特征提取算法，主要用于描述图像局部区域的纹理信息。其核心思想是通过比较像素点与其邻域像素的灰度值，生成二进制编码模式。

算法实现通常分为以下步骤：首先，以目标像素为中心，选取圆形或方形邻域；接着，将邻域像素值与中心像素值比较，大于等于中心值则标记为1，否则为0；然后，将这些二进制位按特定顺序排列并转换为十进制数，得到该中心像素的LBP编码；最后，统计整幅图像中不同LBP值的出现频率，形成纹理特征直方图。

在MATLAB中实现时，需注意邻域半径和采样点数的选择会影响特征判别力。LBP具有旋转不变性和灰度不变性等优点，广泛应用于人脸识别、纹理分类等领域。通过改进的圆形邻域或均匀模式优化，可进一步提升算法性能。