MATLAB实现的完整LBP图像特征编码算法工具箱

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB实现，包括基本LBP特征提取与多尺度LBP功能。支持图像分块处理和自定义半径参数，适用于图像纹理分析和模式识别研究，代码结构清晰，易于扩展和使用。

详 情 说 明

基于MATLAB的完整LBP图像特征编码实现与研究

项目介绍

本项目实现了一套完整的LBP（局部二值模式）图像特征编码算法系统。LBP是一种有效的纹理特征描述算子，具有旋转不变性和灰度不变性等优点，广泛应用于图像分类、人脸识别、纹理分析等领域。本项目提供了从基础LBP特征提取到多尺度变体、均匀模式优化、直方图统计等完整功能，支持单图像处理和批量数据处理，为图像特征分析研究提供实用工具。

功能特性

• 基本LBP特征提取：实现标准的LBP算法，对输入图像进行分块处理，计算每个像素点的LBP编码值
• 多尺度LBP实现：支持不同半径和邻域点数的LBP变体，适应多尺度纹理分析需求
• 均匀模式优化：实现均匀LBP模式，有效减少特征维度，提高特征鉴别能力
• LBP直方图统计：生成图像或图像块的LBP特征统计直方图，形成规范化特征向量
• 可视化展示：提供原始图像、LBP编码结果和特征分布图的对比显示功能
• 批量处理支持：支持对整个图像数据集进行批量LBP特征提取，提高处理效率

使用方法

单图像处理

1. 准备待处理的图像文件（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 设置处理参数：LBP半径、邻域点数、均匀模式标志等
3. 运行主程序，选择是否进行图像分块处理
4. 查看生成的LBP编码图像和特征直方图
5. 保存特征结果（可选择.mat文件或文本格式）

批量处理

1. 指定包含多张图像的文件夹路径
2. 配置统一的处理参数
3. 程序自动遍历文件夹内所有图像并进行特征提取
4. 批量保存特征结果和统计信息

参数说明

• LBP半径：控制邻域采样范围，默认1像素
• 邻域点数：决定LBP编码位数，默认8个点
• 均匀模式：启用后可显著减少特征维度
• 分块设置：可选参数，将图像划分为若干子块分别提取特征

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像或批量处理时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能集成，包括图像读取与预处理、LBP参数配置、特征提取算法调用、结果可视化展示以及数据输出保存等完整流程。它提供了统一的用户接口，能够根据输入参数自动选择相应的处理模式（单图像或批量处理），协调各个功能模块的协同工作，并生成最终的特征分析结果。