基于LBP算子的图像纹理特征提取MATLAB实现

资 源 简 介

该项目完整实现了LBP（Local Binary Patterns）算法，能够对输入图像进行灰度化预处理、LBP特征计算、生成特征图并提取纹理统计信息，适用于图像分析和模式识别任务。代码结构清晰，便于MATLAB用户使用和扩展。

详 情 说 明

基于LBP算子的图像纹理特征提取

项目介绍

本项目实现了完整的LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）算法，用于图像纹理特征分析。通过MATLAB编程实现了从图像读取、预处理到LBP特征提取和可视化的全流程。该项目支持灵活的LBP参数配置，能够生成LBP特征图并提取具有鉴别力的纹理统计特征向量，适用于纹理分析、图像分类等计算机视觉任务。

功能特性

• 完整的LBP处理流程：支持图像读取、灰度化预处理、LBP特征计算、特征图生成和统计特征提取
• 多参数支持：可配置不同半径和邻域点数，实现多种LBP变体算法
• 可视化显示：同时显示原始图像与LBP特征图的对比结果
• 多格式支持：支持常见图像格式输入（JPG、PNG、BMP等）
• 灵活输出：可输出LBP特征图及59维纹理特征向量，支持多种数据保存格式

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像文件为标准格式，建议尺寸不小于64×64像素
2. 运行主程序：执行主程序文件，根据提示选择或输入图像路径
3. 参数配置：根据需要调整LBP算法参数（半径、邻域点数等）
4. 查看结果：程序将显示原始图像与LBP特征图对比，并输出纹理特征向量
5. 保存结果：可选择将特征向量保存为.mat文件或文本格式

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的图像处理流程，具备图像数据读取与验证、自动灰度化转换、LBP核心算法执行、纹理特征统计计算、结果可视化展示以及特征数据导出等核心功能。该文件实现了从输入到输出的全自动处理，用户只需提供图像路径即可获得完整的纹理分析结果。