LBP及HLBP边缘提取

资 源 简 介

LBP及HLBP边缘提取

详 情 说 明

LBP（局部二值模式）是一种广泛应用于图像处理领域的传统边缘提取算法。该算法通过比较像素点与其邻域像素的灰度值差异，生成二进制编码来描述局部纹理特征。其核心思想是将每个像素点作为中心点，与周围8个相邻像素进行比较，若邻域像素值大于中心点则记为1，否则记为0，最终将8位二进制数转换为十进制作为该中心点的LBP值。

HLBP（改进型局部二值模式）是针对传统LBP算法的优化版本。传统LBP对噪声敏感且缺乏旋转不变性，HLBP通过引入多尺度分析和方向加权机制来提升鲁棒性。改进点通常包括：1）采用圆形邻域替代方形邻域以增强旋转适应性；2）加入高斯滤波预处理降低噪声干扰；3）通过梯度方向加权使边缘响应更连续。

两种算法均属于纹理特征提取方法，适用于人脸识别、工业检测等场景。HLBP在复杂光照和噪声环境下表现更优，但计算复杂度略高于LBP。实际应用中需根据精度与效率的平衡选择合适的算法。