基于多块比较的改进LBP特征提取算法的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种改进的局部二值模式(LBP)特征提取方法，通过多块比较机制增强传统LBP的特征描述能力。支持图像预处理、区域划分和局部对比计算，适用于图像识别与特征分析任务。

详 情 说 明

基于多块比较的改进LBP特征提取算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的局部二值模式(LBP)特征提取方法。通过在传统LBP算法基础上引入多块比较机制，显著提升了特征描述能力。该系统能够对输入图像进行预处理、多块区域划分、局部特征对比计算，最终生成增强的特征向量。该方法在纹理分析、人脸识别等计算机视觉任务中表现出更好的区分度和鲁棒性。

功能特性

• 多块区域划分：将图像划分为多个子区域进行局部特征提取
• 改进的LBP计算：引入多块比较机制，增强特征描述能力
• 参数可配置：支持自定义块划分尺寸、邻域半径和采样点数
• 特征归一化：对生成的特征向量进行标准化处理
• 可视化支持：可选生成特征分布可视化图像

使用方法

基本调用

% 读取图像 img = imread('input_image.jpg');

% 使用默认参数提取特征 feature_vector = main(img);

高级用法

% 自定义参数提取特征 feature_vector = main(img, 'blockSize', [16,16], 'radius', 2, 'points', 8, 'visualize', true);

参数说明

• img: 输入灰度图像（uint8类型，M×N尺寸）
• blockSize: 块划分尺寸，默认[8,8]
• radius: 邻域半径，默认1
• points: 采样点数，默认8
• visualize: 是否生成可视化图像，默认false

输出结果

• 特征向量：double类型，1×K维度的多块LBP特征统计直方图拼接向量
• 可选的可视化图像：显示各块区域的LBP编码分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的特征提取流程，包括图像预处理、多块区域划分、改进的LBP特征计算、特征向量归一化处理以及可选的可视化输出功能。该文件整合了所有核心算法模块，提供灵活的参数配置接口，支持不同尺寸的灰度图像输入，并确保特征提取过程的稳定性和效率。