改进的LBP算法CLBP实现图像纹理特征的提取

资 源 简 介

改进的LBP算法CLBP实现图像纹理特征的提取

详 情 说 明

CLBP（Complete Local Binary Pattern）是一种改进的LBP（局部二值模式）算法，用于更有效地提取图像纹理特征。传统LBP仅考虑中心像素与周围像素的灰度差值，而CLBP进一步引入了局部对比度信息，使其在描述纹理特征时更加鲁棒。

在实现过程中，CLBP首先对图像进行局部二值模式编码，同时计算邻域像素与中心像素的绝对差值，形成幅度分量（Magnitude Component）。结合传统的LBP编码（Sign Component）和幅度分量，可以更全面地刻画纹理特征。

为了分析不同类别图像间的差异，实验采用卡方统计方法计算类间距离。该方法适用于衡量直方图分布差异，能够有效反映纹理特征的相似性。通过将特征向量映射到更高维度的空间，可以实现更精准的分类。

在15类病毒图像的分类实验中，未进行任何参数调优的情况下，CLBP结合卡方距离分类取得了67%以上的准确率。这表明该方法在医学图像分类任务中具有良好的泛化能力，未来可通过优化特征选择或引入深度学习进一步改进性能。