纹理模式的LBP特征表示及分类

资 源 简 介

纹理模式的LBP特征表示及分类

详 情 说 明

纹理分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，而局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种简单且高效的纹理特征描述方法。LBP通过计算像素邻域的灰度变化来捕捉局部纹理信息，具有计算高效、对光照变化鲁棒的优势。

LBP的基本原理是对图像的每个像素与其邻域像素进行比较，将灰度值高于或低于中心像素的邻域点编码为1或0，从而形成一个二进制模式。最终，该二进制模式转换为十进制数，作为该像素点的LBP特征值。

为了增强LBP的适用性，研究者提出了多分辨率LBP（Multi-resolution LBP），通过调整邻域半径和采样点数来提取不同尺度的纹理特征，从而更好地适应不同纹理的复杂度。此外，旋转不变LBP（Rotation Invariant LBP）通过对二进制模式进行循环移位归一化，使得特征对图像的旋转变化具有不变性。

在实际应用中，LBP特征通常通过直方图统计的方式表示整幅图像的纹理分布，并结合机器学习分类器（如SVM、随机森林等）进行纹理分类。该方法在工业检测、医学图像分析、人脸识别等领域均有广泛应用。