各种LBP算法的代码

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各种LBP算法的代码

详 情 说 明

局部二值模式（LBP）是一种用于纹理特征提取的经典算法，其核心思想是通过比较像素点与其邻域的关系来生成二进制描述符。以下是几种常见LBP变体的实现思路解析：

基础LBP 以3×3邻域为例，将中心像素值与周围8个像素比较，大于等于则标记为1，否则为0。按顺时针顺序将二进制结果串联后转为十进制，即为该点的LBP值。这种算法对光照变化具有鲁棒性，但缺乏旋转不变性。

圆形LBP（Circular LBP） 改进邻域为圆形采样区域，通过双线性插值获取非整数坐标点的像素值。参数包括半径R和采样点数量P，例如LBP(8,1)表示半径为1的8个采样点。这种扩展提高了特征描述的灵活性。

旋转不变LBP 对基础LBP的二进制串进行循环移位，取所有可能组合中的最小值作为最终编码。例如二进制11010001经过移位比较后可能统一表示为00011101，从而消除旋转带来的差异。

均匀模式LBP（Uniform LBP） 统计二进制串中0-1跳变次数，若跳变不超过2次则归为一类（如00000000和11111111），其余归为混合类。这种模式能显著减少特征维度并保留主要纹理信息。

中心对称LBP（CS-LBP） 仅比较对称位置的像素对（如上下左右对角线），用4对比较结果生成4位二进制码。这种方法在保持判别力的同时降低了计算复杂度，适用于实时系统。

实现时可先对图像分块，再逐块计算LBP特征。中间结果通常以灰度图形式呈现，亮度越高代表LBP值越大。注意预处理时建议转换为灰度图像并进行高斯滤波降噪。这些变体可根据场景需求选择，例如人脸识别常用均匀模式，而医学图像分析可能需结合旋转不变特性。