局部二值模式(LBP)特征提取与调试工具箱

资 源 简 介

该项目是一个专门针对MATLAB平台开发的综合性局部二值模式（LBP）特征提取算法套件，旨在为研究人员和开发者提供全面且高效的纹理分析工具。功能上涵盖了最基础的原始LBP算子、支持任意半径和采样点数的圆形LBP、具有光照不变性的对比度测度结合LBP、能够有效降维的等价模式LBP（Uniform LBP）以及在几何变换下保持稳定的旋转不变LBP（Rotation Invariant LBP）。程序利用MATLAB的矩阵并行化特性，通过插值算法实现非整数坐标邻域的精确采样，并利用预计算查找表技术极大地提升了等

详 情 说 明

局部二值模式(LBP)特征提取集成算法库与调试工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的综合性纹理分析工具箱，专注于局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）的特征提取与性能调试。该工具箱集成了多种经典的LBP改进算法，旨在提供一套从底层算子实现、特征降维映射、多尺度空间分块到结果可视化的完整工作流。通过利用插值技术和预计算查找表，本程序能够精确处理任意半径和采样点的纹理分析任务，并提供直观的调试界面，辅助开发者深入理解LBP的编码逻辑。

功能特性

1. 多模式LBP支持：实现了标准LBP、等价模式（Uniform Pattern）、旋转不变模式（Rotation Invariant）以及旋转不变等价模式（RIU2）。
2. 局部对比度测度结合：在提取LBP特征的同时，计算局部方差（VAR），能够有效捕捉图像的灰度对比度信息，增强特征的判别力。
3. 高精度采样逻辑：采用双线性插值算法实现非整数坐标邻域的采样，确保在不同半径和采样点配置下特征提取的准确性。
4. 特征空间降维：通过预计算的映射表技术，将原始LBP模式转换为更具代表性的子集，显著减少特征向量维度。
5. 空间增强分块：支持将图像划分为自定义大小的网格块，并级联各块的直方图，以保留图像的空间位置信息。
6. 全方位调试可视化：内置了包括采样点拓扑图、特征映射图、对比度图以及级联直方图在内的多维度展示功能。

核心算法实现逻辑

程序遵循严谨的数字图像处理流程，其核心实现逻辑如下：

1. 映射表预生成

在特征提取前，根据用户指定的采样点数 $P$ 和模式类型生成转换查找表。 对于等价模式，算法计算二进制序列中 0 到 1 或 1 到 0 的跳变次数。跳变次数小于等于 2 的模式被赋予独立编号，其余统一归为混合类。 对于旋转不变模式，通过循环移位寻找该二进制序列在所有旋转状态下的最小值作为其唯一标识。 对于旋转不变等价模式，将所有具有相同跳变次数和 1 的个数的模式进行归类。

2. 双线性插值采样

为了突破像素格点的限制，算法计算采样点相对于中心像素的偏移坐标 $(R cdot costheta, -R cdot sintheta)$。对于落在非整数坐标上的采样点，通过其周围四个相邻像素的权重分配计算估算值，保证了算子在圆形邻域下的稳定性。

3. 特征提取与二值化

对于图像中的每个像素：

• 比较采样点与中心像素的灰度值，若采样点灰度大于等于中心像素，则该位赋值为 1，否则为 0。
• 将 $P$ 个采样点的结果合成为一个十进制数值。
• 通过查表法将该数值转化为对应的映射模式编号。
• 同步计算邻域内采样点的统计方差，得到反映局部局部纹理强度的 VAR 特征。

4. 空间直方图构建

将生成的纹理映射图划分为 $N times M$ 的子区域。在每个区域内统计模式出现的分布频率，并进行归一化处理。最后将所有子区域的统计向量按顺序拼接，形成最终代表整幅图像的全局特征描述子。

关键函数分析

• 映射生成模块：负责逻辑转换，能够将原本 $2^P$ 维的特征空间极大地压缩（如 $P=8$ 时，等价模式可降至 59 维，旋转不变等价模式可降至 10 维）。
• 循环左移工具：辅助实现旋转不变性计算，通过位运算高效处理二进制序列的位移。
• 核心计算引擎：双层嵌套循环遍历图像，内部嵌套采样点遍历。该模块集成了采样、插值、阈值比较、位累加及方差计算，是整个库的性能核心。
• 直方图级联器：实现特征的空间增强，通过分块统计解决了全局直方图丢失位置信息的问题。
• 拓扑可视化工具：以图形化方式描绘采样点在圆环上的物理分布，方便用户直观核对参数配置。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具箱需求：

- Image Processing Toolbox（用于图像读取、灰度转换及基本显示）。 - MATLAB 核心函数库（用于矩阵运算及绘图）。

• 硬件建议：由于采用了矩阵运算及插值，建议逻辑内存不低于 8GB，以处理大尺寸图像。

使用方法

1. 参数配置：在程序起始处设置半径（R）、采样点数（P）、分块策略（block_size）以及映射模式（mapping_type）。
2. 数据输入：程序支持加载标准测试图像，会自动处理灰度转换并将其转化为双精度浮点数以保证计算精度。
3. 特征执行：运行主函数后，程序将依次执行映射表计算、全图特征提取、方差计算及分块统计。
4. 结果观测：程序将自动弹出调试窗口，左侧展示原图与特征映射图，右侧展示局部对比度分布、采样拓扑结构以及最终生成的级联特征向量走势图。
5. 输出理解：命令行将输出执行详情，包括当前模式、特征向量的总长度等关键元数据。