MATLAB多分辨率LBP纹理分类系统：灰度与旋转不变性实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了多分辨率LBP纹理特征提取框架，具备灰度尺度不变性处理与旋转不变性LBP变体算法，有效消除光照和方向变化干扰，适用于复杂场景下的纹理分析与分类任务。

详 情 说 明

基于多分辨率LBP的灰度尺度与旋转不变性纹理分类系统

项目介绍

本项目实现了一个先进的纹理分类系统，采用多分辨率局部二值模式（LBP）技术，结合灰度尺度不变性和旋转不变性处理，能够有效应对光照变化和纹理方向变化对分类性能的影响。系统提供完整的特征提取、模型训练和分类评估流程，并配备可视化界面展示分析结果。

功能特性

• 多尺度LBP特征提取：支持不同半径和采样点数的多分辨率LBP特征计算
• 灰度尺度不变性：通过图像归一化处理消除光照变化影响
• 旋转不变性编码：采用旋转不变LBP变体消除纹理方向变化影响
• 完整分类流程：包含特征训练、模式识别和性能评估的全套解决方案
• 可视化分析：提供LBP特征图、直方图分布、混淆矩阵等可视化展示

使用方法

1. 数据准备：准备灰度纹理图像数据集和对应的标签文件
2. 参数配置：设置邻域半径、采样点数、尺度参数等LBP参数
3. 特征提取：运行系统提取多分辨率LBP特征向量
4. 模型训练：使用提取的特征训练纹理分类模型
5. 结果评估：查看分类准确率、混淆矩阵等性能指标
6. 可视化分析：通过界面查看特征提取过程和分类结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 软件依赖：MATLAB R2018b或更高版本
• 图像格式：支持.jpg、.png、.bmp格式输入

文件说明

main.m作为系统的主入口文件，承担着核心调度功能，主要负责整合特征提取、模型训练与用户交互界面。该文件实现了图像数据的读取与预处理、多分辨率LBP参数配置、灰度归一化与旋转不变性处理、特征向量计算与存储、分类模型的训练与评估流程控制，同时启动图形界面用于实时展示特征图和分类结果。