自适应局部二值模式（LBP）

资 源 简 介

自适应局部二值模式（LBP）

详 情 说 明

自适应局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种在图像处理和计算机视觉中广泛使用的纹理特征提取方法。与传统LBP相比，自适应LBP能够根据不同区域的图像特性动态调整阈值，从而提高特征描述的有效性。

LBP的基本思想是通过比较中心像素与其周围邻域像素的灰度值，生成二进制编码，从而描述局部纹理结构。在自适应LBP中，阈值的选择不再是全局固定，而是基于局部统计特性（如均值、方差）进行调整，使得算法在光照变化或对比度不均匀的情况下仍能保持鲁棒性。

实现步骤通常包括：1）遍历图像中的每个像素点；2）计算邻域像素的灰度值并进行自适应阈值处理；3）生成二进制模式并转换为十进制值；4）汇总所有LBP特征形成特征向量。这种方法在人脸识别、纹理分类和工业检测等领域有广泛应用，尤其适用于光照条件复杂的环境。

对于研究人员和开发者来说，自适应LBP提供了一种更灵活的纹理描述方式，可以有效提升特征提取的效果。