matlab代码实现局部二值模式

资 源 简 介

matlab代码实现局部二值模式

详 情 说 明

局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种用于图像纹理分析的特征描述方法。其核心思想是通过比较中心像素与其邻域像素的灰度值，生成二进制编码模式，从而捕捉局部纹理信息。在MATLAB中实现LBP通常包含以下步骤：

邻域选择 对于图像中的每个像素，选取其周围固定半径内的邻域像素（常见3×3或圆形邻域）。

阈值比较 将邻域像素灰度值与中心像素比较，若邻域值大于或等于中心值，标记为1，否则标记为0。

二进制编码 将比较结果按固定顺序（如顺时针）排列成二进制串，并转换为十进制数，生成LBP值。

特征统计 对整个图像的LBP值进行直方图统计，得到纹理特征向量。

扩展思路 圆形邻域改进：使用双线性插值处理非整数坐标位置的像素值，支持可变半径和邻域点数。 旋转不变性：通过循环移位二进制串，取最小值作为LBP编码，提升旋转鲁棒性。 均匀模式优化：统计跳变次数少的“均匀模式”，降低特征维度。

LBP特征广泛应用于人脸识别、纹理分类等领域，因其计算简单且对光照变化具有一定鲁棒性。