Local-Binary-Patterns局部二进制模式LBP

资 源 简 介

Local-Binary-Patterns局部二进制模式LBP

详 情 说 明

局部二进制模式（LBP）是一种用于纹理特征分类的有效方法，尤其在工业缺陷检测领域表现出色。其核心思想是通过比较像素与其周围邻域的灰度值，生成二进制编码来描述局部纹理模式。

在训练阶段，LBP算子会逐像素处理无缺陷的织物样本图像，生成每行（或列）的参考特征向量。随后将图像划分为多个窗口，并在每个窗口中应用相同的LBP特征提取流程。通过对比窗口特征向量与参考向量的差异，并设定合适的阈值，可以筛选出无缺陷的窗口区域。

检测阶段则采用类似流程：将待测图像分窗后提取LBP特征，通过阈值判断即可定位缺陷区域。这种方法不仅计算简单，且具备灰度不变性——即对光照变化不敏感，非常适合在线实时检测系统的部署。

LBP的优势在于其高效性和适应性，无需复杂预处理即可捕捉纹理的微观特征差异。这种特性使其成为表面缺陷检测、医学图像分析等领域的常用工具。