matlab代码实现多尺度LBP

资 源 简 介

matlab代码实现多尺度LBP

详 情 说 明

多尺度LBP（Local Binary Patterns）是一种改进的纹理特征提取方法，特别适用于人脸识别任务。与传统LBP只考虑单一邻域不同，多尺度LBP通过组合多个尺度的局部纹理信息来增强特征的区分能力。

核心实现思路如下：

多尺度块划分 首先将图像划分为不同尺寸的块（如3×3、5×5等），每个块作为独立的分析单元。这种分块策略能够捕捉从微观到宏观的纹理特征。

块内LBP计算 对每个块内部像素进行LBP编码： 比较中心像素与邻域像素的灰度值，生成二进制序列。 将二进制序列转换为十进制数值，形成该块的LBP特征。

跨尺度特征融合 将不同尺度块的LBP特征进行串联或加权组合。例如，先提取小尺度块的精细纹理，再结合大尺度块的结构信息，形成多层次特征向量。

归一化与降维 对融合后的特征进行归一化处理以消除光照影响，必要时使用PCA等方法降维，减少计算量同时保留关键信息。

这种方法显著提升了LBP对局部形变和光照变化的鲁棒性，尤其适合人脸识别中细微纹理差异的捕捉。实际应用中需注意尺度选择的平衡：过多尺度会导致特征冗余，过少则可能丢失重要信息。