获取灰度图像LBP特征

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获取灰度图像LBP特征

详 情 说 明

LBP（Local Binary Pattern）是一种用于描述图像局部纹理特征的有效方法，尤其适用于灰度图像。它通过比较中心像素与其邻域像素的灰度值，生成二进制编码模式。本文将介绍两种常用的LBP算子实现思路。

基本LBP算子实现过程如下：首先确定3x3的邻域窗口，以中心像素为阈值，将周围8个像素的灰度值与其比较。若邻域像素值大于等于中心值，则该位置记为1，否则为0。然后将这些二进制位按顺时针方向排列，形成8位二进制数，最后转换为十进制数作为该中心像素的LBP值。

圆形LBP算子是基本LBP的扩展，它允许在任意半径的圆形邻域内采样。这种算子需要先确定采样半径和采样点数，然后通过双线性插值获取圆形邻域上的像素值。后续的二值化和编码过程与基本LBP类似，但具有更好的旋转不变性。

在Matlab中实现时，需要注意边界处理问题。通常可以采用镜像填充或补零的方式处理图像边界，确保每个像素都能获得完整的邻域信息。计算得到的LBP特征可以表示为直方图形式，用于后续的图像分类或识别任务。