提取图像的局部二值特征 LBP

资 源 简 介

提取图像的局部二值特征 LBP

详 情 说 明

LBP（局部二值模式）是一种用于图像纹理特征提取的高效方法，广泛应用于人脸识别、纹理分类等领域。它的核心思想是对图像中的每个像素点与其邻域像素进行比较，生成二进制编码来描述局部纹理特征。

LBP的计算过程主要分为三个步骤：首先选定中心像素，然后比较它与周围像素的灰度值，若邻域像素值大于中心像素则记为1，否则记为0。将这些二进制位按顺序组合形成一个二进制数，最终转换为十进制作为该中心像素的LBP值。

LBP的优势在于计算简单且具有旋转不变性。通过调整邻域半径和采样点数量，可以灵活适应不同尺度的纹理特征。旋转不变性改进版本通过循环移位二进制串找到最小值作为统一编码，确保特征不受图像旋转影响。

在应用层面，LBP特征常结合直方图统计或机器学习模型，能够有效捕捉图像的局部结构信息，同时对光照变化具有一定的鲁棒性。