matlab代码实现lbp

资 源 简 介

matlab代码实现lbp

详 情 说 明

LBP（局部二值模式）是一种用于图像特征提取的经典算法，特别适用于纹理分析。MATLAB提供了灵活的函数和矩阵操作，非常适合实现LBP及其变种算法。以下是几种常见LBP模式的实现思路：

基础LBP 核心思路是对每个像素的邻域（如3x3窗口）进行阈值处理，将中心像素与周围像素比较，生成二进制模式并转换为十进制值。MATLAB可以通过滑动窗口和逻辑比较快速实现这一过程。

均匀模式（Uniform Patterns） 对基础LBP的改进，统计二进制模式中跳变次数（0→1或1→0）。若跳变次数≤2，则保留该模式；否则归为同一类。这能显著减少特征维度，适用于纹理分类任务。

旋转不变模式（Rotation-Invariant LBP） 通过循环移位二进制模式，找到最小值作为代表，使得特征对图像旋转具有鲁棒性。MATLAB的位操作函数（如`bitshift`）可用于高效实现移位比较。

旋转不变等价模式（Rotation-Invariant Uniform LBP） 结合上述两种方法，先提取均匀模式，再对每个模式应用旋转不变性。这种模式在保持计算效率的同时增强了旋转鲁棒性。

在MATLAB中实现时，可结合矩阵运算避免逐像素循环，例如用`im2col`将图像块转换为列向量加速处理。最终输出的LBP特征图或直方图可用于后续的机器学习或图像匹配任务。