MATLAB实现的局部二值模式特征提取与图像分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB LBP算法实现，支持图像灰度化预处理、基础LBP算子计算、圆形邻域变体及多半径配置，并可生成纹理特征直方图，适用于图像纹理分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的局部二值模式特征提取与图像分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的局部二值模式（LBP）特征提取与图像分析系统。LBP是一种有效的纹理特征描述算子，通过计算图像中每个像素与其邻域像素的关系来提取纹理信息。该系统提供从图像预处理到特征分析的全流程解决方案，适用于纹理分类、人脸识别、图像检索等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 图像预处理：自动将输入RGB图像转换为灰度图像，确保LBP计算的一致性
• LBP算子实现：完整实现基本LBP算法，支持像素邻域的二进制编码
• 变体支持：支持圆形邻域配置，可自定义邻域半径和采样点数
• 特征提取：生成LBP特征直方图，支持基础模式（256维）和均匀模式（59维）
• 结果可视化：提供LBP编码图像的可视化显示，使用伪彩色增强纹理特征
• 批量处理：支持多张图像批量处理，提高分析效率
• 统计分析：输出特征统计报告，包含均值、方差等关键统计指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备图像：将待分析图像放入指定文件夹，支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 参数配置：根据需要调整邻域半径（默认1）、邻域点数（默认8）和均匀模式开关
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成图像处理和特征提取
4. 查看结果：获取LBP特征图像、特征直方图和统计报告

参数说明

• 邻域半径：定义LBP计算时的圆形邻域半径，影响纹理特征的尺度敏感性
• 邻域点数：指定圆形邻域上的采样点数，影响特征的精细程度
• 均匀模式：启用后可减少特征维度，提高计算效率并增强特征判别力

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

硬件建议

• 内存：至少4GB，处理大图像时建议8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 显示器分辨率：推荐1920×1080或更高，以便更好地观察可视化结果

图像规格

• 最小尺寸：32×32像素
• 最大尺寸：4096×4096像素
• 支持格式：JPEG、PNG、BMP、TIFF等常见图像格式

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个特征提取流程。它整合了图像读取与预处理模块，调用LBP特征计算函数完成纹理分析，管理可视化结果的生成与显示，并提供批量处理功能的调度机制。该文件还包含参数配置界面和结果输出模块，确保用户能够灵活调整分析参数并获取完整的特征分析报告。