MATLAB实现的视频动态纹理分析系统：VLBP与LBP-TOP方法

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了两种先进的时空局部二值模式（LBP）算法——VLBP与LBP-TOP，用于视频动态纹理分析与特征提取。系统支持高效的时空纹理建模，适用于动态场景识别、视频分类等应用。

详 情 说 明

基于时空纹理特征的视频动态纹理分析系统

项目介绍

本项目是一个用于视频动态纹理分析的计算机视觉系统，实现了两种主流的时空局部二值模式（LBP）算法：VLBP（Volume Local Binary Pattern）和LBP-TOP（LBP from Three Orthogonal Planes）。系统能够从视频序列中提取有效的时空纹理特征，适用于人脸表情识别、动作识别、动态场景分析等多种视觉任务。通过多尺度时空特征提取和可视化功能，为动态纹理分析提供完整的解决方案。

功能特性

• VLBP特征提取：基于三维时空邻域编码技术，将视频视为时空体积进行处理
• LBP-TOP特征提取：采用三正交平面特征融合技术，分别计算XY、XT、YT三个平面的特征
• 多尺度分析：支持基于金字塔的多分辨率时空特征提取
• 灵活参数配置：可自定义视频帧率、分辨率、时空邻域半径和采样点数量
• 结果可视化：生成特征分布热力图，直观展示时空纹理特征
• 特征统计报告：提供特征维度、提取时间、稀疏度等统计分析

使用方法

1. 输入视频准备：准备待分析的视频文件（支持avi、mp4、mov等格式）
2. 参数设置：

- 设置视频帧率和空间分辨率参数 - 配置时空邻域半径（时间轴半径Rt，空间轴半径R） - 设定采样点数量（空间邻域点P，时间邻域点T）

1. 特征提取：运行系统，自动提取VLBP和LBP-TOP特征
2. 结果获取：

- VLBP特征直方图（1×n维特征向量） - LBP-TOP特征直方图（三个平面特征拼接） - 时空纹理特征分布热力图 - 特征统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持常见视频格式的解码

文件说明

项目主入口文件整合了系统的所有核心功能，包括视频读取与预处理、参数配置界面、VLBP与LBP-TOP双算法实现、多尺度特征提取流程控制、特征结果可视化模块以及统计分析报告生成。该文件作为统一调度中心，协调各功能模块协同工作，确保从视频输入到特征输出的完整处理链路高效执行。