MATLAB实现的基于LBP特征的图像识别系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中利用LBP算法提取图像纹理特征，实现图像识别功能。系统包含灰度化、尺寸归一化等预处理步骤，适用于纹理分类与模式识别应用，代码结构清晰，方便二次开发。

详 情 说 明

基于LBP特征的图像识别系统

项目介绍

本项目是一个利用MATLAB实现的图像识别系统，核心采用Local Binary Pattern（LBP）算法提取图像的纹理特征。系统能够对输入图像进行预处理、特征提取和相似度匹配，最终完成图像分类或识别。该系统适用于人脸识别、纹理分类等多种计算机视觉应用场景，并提供识别过程与结果的可视化功能。

功能特性

• 图像预处理：自动对输入图像进行灰度化与尺寸归一化操作，确保数据一致性。
• LBP特征提取：采用LBP算法计算图像局部纹理模式，生成表征图像特征的特征直方图。
• 特征匹配与识别：通过计算特征直方图之间的相似度（如卡方距离、欧氏距离），确定待识别图像的类别。
• 结果输出与可视化：提供文本形式的识别结果（类别标签与置信度），并可选择生成LBP纹理图、特征直方图及识别对比图等可视化中间结果。

使用方法

1. 准备数据：将训练图像按类别组织存放于指定目录；将待识别的测试图像放置于另一目录。
2. 系统运行：执行主程序文件，根据提示设置训练集与测试集的路径。
3. 获取结果：系统运行完成后，将在命令行输出识别结果，并在可选模式下生成可视化图像。

系统要求

• 软件平台: MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程控制，主要负责调度图像预处理、LBP特征计算、特征直方图生成、相似度比较与分类决策等一系列关键操作，并协调最终识别结果的输出与展示。