MATLAB图像纹理分类系统：多分辨率灰度与旋转不变LBP实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现高效图像纹理分类系统，核心功能包括经典LBP特征提取、多分辨率分析（支持动态调整邻域半径与采样点）以及旋转不变编码。系统可自动构建纹理特征向量并完成分类训练，适用于纹理分析、模式识别等场景。

详 情 说 明

基于多分辨率灰度与旋转不变LBP的图像纹理分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于局部二值模式(LBP)的图像纹理分类系统，通过提取图像的多分辨率灰度特征和旋转不变纹理特征，构建高效的纹理分类模型。系统支持经典LBP、多分辨率LBP和旋转不变LBP三种特征提取模式，能够有效处理不同尺度、不同旋转角度的纹理图像分类任务。

功能特性

• 经典LBP特征提取：实现基础的局部二值模式算法，提取图像局部纹理特征
• 多分辨率分析：通过调整邻域半径和采样点数，实现多尺度纹理特征提取
• 旋转不变编码：基于论文方法实现旋转不变LBP特征，提升对图像旋转的鲁棒性
• 纹理分类模型：构建特征向量并训练分类器，实现纹理类别自动识别
• 性能评估：提供分类准确率、混淆矩阵等量化评估指标
• 可视化分析：支持LBP特征图、特征直方图和分类结果的可视化展示

使用方法

1. 准备数据：将训练图像按纹理类别组织在指定目录，测试图像放置在测试目录
2. 参数配置：设置邻域半径(1,2,3...)、采样点数(8,16,24...)和分辨率层级等参数
3. 运行系统：执行主程序开始特征提取和模型训练
4. 结果分析：查看分类准确率评估和特征可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型纹理库）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像数据的读取与预处理、LBP特征提取的参数配置与算法执行、多分辨率与旋转不变特征的生成、纹理分类模型的训练与优化、测试图像的预测分类以及最终的性能评估与可视化结果输出。