MATLAB实现的局部二值模式(LBP)图像纹理特征提取系统

资 源 简 介

该系统基于MATLAB实现了LBP算法的完整图像处理流程，包括灰度转换、像素邻域分析、二进制编码和特征直方图生成。支持3x3标准邻域窗口的LBP特征计算，通过滑动窗口遍历图像，并提供可视化功能以显示原始图和特征提取结果，适用于图像纹理分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的局部二值模式(LBP)图像纹理特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)图像纹理特征提取系统。LBP是一种有效的纹理描述算子，通过分析图像局部纹理特征来描述图像的整体纹理特性。该系统能够自动完成从图像输入到特征提取的全过程，适用于图像纹理分析、模式识别等教学演示和基础研究需求。

功能特性

• 完整的LBP处理流程：实现图像灰度化、邻域分析、二进制编码和特征统计的完整流水线
• 标准3x3邻域支持：采用经典的3x3滑动窗口遍历整幅图像进行计算
• 参数可调节：提供图形界面支持邻域半径和采样点数量等关键参数的灵活调整
• 多格式图像支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式
• 丰富的可视化输出：同时显示原始图像、LBP特征图和纹理特征直方图
• 特征数据导出：支持将提取的特征保存为mat文件或文本格式

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动启动图形用户界面
2. 输入图像：通过文件选择对话框导入待分析的图像文件，或直接输入图像矩阵
3. 参数设置：根据需要调整邻域半径和采样点数量等参数（可选）
4. 特征提取：点击执行按钮，系统将自动完成LBP特征计算
5. 结果查看：在界面中查看生成的原始图像、LBP特征图和特征直方图
6. 数据导出：可将特征直方图数据导出保存以供进一步分析使用

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（处理大图像时建议8GB以上）
• 图像尺寸：建议处理分辨率在1000×1000像素以内的图像以获得最佳性能

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像读取与预处理、LBP算法参数配置界面、纹理特征计算引擎、多维度结果可视化组件以及特征数据导出机制。该文件通过图形用户界面为用户提供交互式操作环境，协调各功能模块协同工作，实现从图像输入到特征输出的完整处理流程。