MATLAB实现完整的LBP编码与学习系统

资 源 简 介

该项目在MATLAB平台上完整实现了LBP编码算法，包括图像预处理、邻域像素比较、二进制编码生成和直方图统计功能，便于学习和应用局部二值模式特征提取。

详 情 说 明

基于MATLAB的完整LBP编码实现与学习系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）算法完整实现与学习系统。系统通过详细的代码实现和可视化演示，帮助用户深入理解LBP特征提取的工作原理。项目包含从图像预处理到特征生成的完整流程，支持参数化配置，可作为图像处理、纹理分析和模式识别领域的教学与实践工具。

功能特性

• 完整的LBP算法实现：包含图像灰度化、圆形邻域采样、二值化编码、特征直方图统计等核心环节
• 灵活的参数配置：支持自定义邻域半径、采样点数和均匀模式选择
• 多维度结果展示：生成LBP特征图像、特征直方图和归一化特征向量
• 详细的过程演示：分步骤可视化LBP编码计算过程，便于算法学习
• 良好的兼容性：支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）的彩色和灰度图像输入

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 参数设置：根据需求调整邻域半径、采样点数等参数
3. 运行主程序：执行主函数开始LBP特征提取过程
4. 结果分析：查看生成的LBP特征图像、直方图和特征向量
5. 学习演示：通过过程演示理解LBP算法的计算步骤

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 推荐内存：4GB及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、LBP参数配置界面、圆形邻域采样算法执行、二值模式编码计算、特征直方图统计分析以及结果可视化展示。该文件整合了完整的LBP特征提取流程，提供交互式参数设置和分步骤算法演示功能，支持多种输出格式生成和特征向量导出。