局部二进制模式ＬＢＰ

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局部二进制模式ＬＢＰ

详 情 说 明

局部二进制模式（Local Binary Patterns，简称LBP）是一种用于描述图像局部纹理特征的有效方法。它通过比较像素点与其邻域像素的灰度值来生成二进制编码模式，从而捕捉图像的微观纹理特征。

LBP的核心思想是将每个像素点与其周围邻域像素进行比较。对于中心像素点，其LBP值是通过将邻域像素的灰度值与中心像素值进行比较得到的二进制编码。如果邻域像素值大于或等于中心像素值，则对应位为1，否则为0。将这些二进制位按顺序排列并转换为十进制数，就得到了该中心像素的LBP值。

常见的LBP算子有三种类型： 基本LBP算子：使用固定大小的3x3邻域，直接比较中心像素与8个邻域像素。 圆形LBP算子：采用圆形邻域，支持不同半径和采样点数的灵活配置。 均匀模式LBP：通过统计二进制编码中的跳变次数来减少特征维度，提高计算效率。

LBP特征具有旋转不变性和灰度不变性的优点，在图像分类、人脸识别、纹理分析等领域有广泛应用。其计算简单高效，能够有效描述图像的局部纹理特征。