MATLAB实现的局部二值模式（LBP）纹理特征提取与分类系统

资 源 简 介

本项目提供了一套完整的纹理图像分析与分类解决方案，采用LBP算法提取图像纹理特征。通过滑动模板逐像素扫描，将中心像素与邻域像素进行阈值比较生成二进制编码。

详 情 说 明

基于局部二值模式（LBP）的纹理特征提取与分类系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的纹理图像分析与分类流程。通过局部二值模式（LBP）算法提取图像纹理特征，并利用机器学习分类器实现纹理模式的自动分类。系统支持自定义参数配置，可生成LBP特征图、纹理特征直方图及分类结果报告，适用于纹理分析、图像识别等应用场景。

功能特性

• 多模板支持：支持3×3或5×5滑动模板，可自定义邻域半径和采样点数
• 灵活的参数配置：可调整权重分配方案，支持标准LBP和均匀模式LBP
• 批量处理能力：支持批量输入多张纹理图像进行高效处理
• 多种输出结果：生成LBP特征图、256维/59维特征向量、分类报告
• 可视化展示：提供原始图像与LBP特征图的对比显示及特征直方图可视化
• 多分类器支持：集成SVM、KNN等经典分类算法

使用方法

1. 准备数据：将纹理图像数据集（JPEG/PNG/BMP格式）整理为训练集和测试集
2. 参数设置：根据需要调整模板尺寸、邻域半径等参数（默认使用3×3模板）
3. 运行程序：执行主程序开始特征提取和分类训练
4. 查看结果：系统将输出分类准确率、混淆矩阵及可视化结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理大型数据集
• 图像要求：灰度图像，最小尺寸32×32像素

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从图像预处理到结果输出的完整功能。具体包括图像读取与灰度转换、LBP特征提取的参数配置与计算、纹理特征直方图的构建与统计、分类模型的训练与验证、以及各类结果的可视化展示。该文件通过模块化设计将特征提取、分类处理和结果分析有机结合，为用户提供一键式的纹理分析解决方案。