LBP的图像特征提取算法

资 源 简 介

LBP的图像特征提取算法

详 情 说 明

LBP（Local Binary Patterns）是一种高效的图像特征提取算法，主要用于纹理分析和物体识别领域。该方法通过比较像素点与其邻域像素的灰度值来生成局部特征描述符，具有计算简单、对光照变化鲁棒性强等优势。

算法核心思想是对每个像素点进行二进制编码。以3x3邻域为例，将中心像素与周围8个像素比较，大于等于中心值记为1，否则记为0。按固定方向将这些二进制位连接成8位二进制数，转换为十进制即得到该点的LBP编码值。整个图像所有像素点LBP值的直方图就构成了图像的纹理特征。

LBP特征在人脸识别领域表现突出，因其对局部纹理的刻画能力极强。相比全局特征，这种局部特征对姿态和表情变化具有更好的适应性。常见改进方向包括使用圆形邻域取代方形邻域、引入均匀模式减少特征维度、结合多尺度分析等。

实际应用中需要注意，基础LBP对旋转较敏感，可采用旋转不变LBP变体。虽然算法效率较高，但在复杂背景下单独使用LBP可能识别率有限，通常需要与其他特征（如HOG）结合使用。研究者们正在探索将LBP与深度学习结合的新方向。