基于传统LBP算法的MATLAB纹理特征提取与分类系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的纹理特征提取与分类系统，采用传统LBP算法。包含特征提取、映射处理和测试验证三大模块，可高效分析图像局部纹理并生成25维特征向量，适用于纹理分类与图像分析任务。

详 情 说 明

基于传统LBP算法的纹理特征提取与分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的纹理特征提取与分类系统，采用传统LBP（局部二值模式）算法。系统包含三个核心模块：LBP特征提取算法实现、映射函数辅助处理和测试验证模块。通过分析输入图像的局部纹理特征，生成256维的特征向量，可用于图像分类、纹理识别等应用场景。

功能特性

• 传统LBP算法实现：完整实现256种模式的传统LBP算法
• 圆形邻域像素采样：支持圆形邻域像素采样与二值化处理
• 特征可视化分析：提供LBP特征图、特征向量直方图等多种可视化结果
• 多格式图像支持：支持jpg、png、bmp等常见图像格式
• 性能监控：实时显示处理进度和性能指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像放置在指定目录

- 图像尺寸建议：最小16×16像素，最大不超过4096×4096像素 - 支持格式：jpg、png、bmp等常见图像格式

1. 配置测试参数：在测试代码中指定具体图像文件名和处理参数

1. 运行系统：执行主程序开始特征提取与分类分析

1. 查看输出结果：

- LBP特征图：可视化显示处理后的纹理特征分布 - 特征向量：256维直方图统计结果 - 分类效果图：原始图像与LBP特征的对比分析 - 控制台输出：处理进度、特征统计信息和性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括图像读取与预处理、LBP特征提取算法执行、特征向量计算与统计分析、结果可视化展示以及性能指标输出等完整功能链。该文件协调各模块协同工作，确保从图像输入到特征输出的全过程自动化处理，并提供用户交互界面和进度反馈机制。