数字图像处理 LBP(局部二值模式)的原理及代码示例

最新推荐文章于 2024-04-19 23:11:06 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 数字图像处理从入门到精通 文章标签： 纹理分析 LBP 局部二值模式 模式识别 数字图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/128526058
本文详细介绍了LBP（局部二值模式）的原理，包括其在纹理分析中的应用，以及如何使用不同算子进行纹理分类。文章通过实例展示了如何使用scikit图像和OpenCV库进行LBP提取，并利用线性SVM进行纹理分类。同时讨论了LBP的旋转不变性和灰度不变性，以及在动态纹理分析中的扩展——体局部二值模式（VLBP）。

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一、LBP原理概述

局部二值模式，简称LBP，是Ojala等人在2002年的论文《局部二值模式的多分辨率灰度和旋转不变纹理分类》中流行的一种纹理描述符（尽管LBP的概念早在1993年就被引入）。

论文地址，如果打不开可以尝试用工具下载。

http://www.outex.oulu.fi/publications/pami_02_opm.pdficon-default.png?t=N176http://www.outex.oulu.fi/publications/pami_02_opm.pdf局部二值模式（LBP）（Local Binary Patterns）是一种纹理分析算子，是一个借助局部邻域定义的纹理测度。它属于点样本估计方式，具有尺度不变性、旋转不变性和计算复杂度低等优点。LBP描述符有效地捕捉图像中的局部空间模式和灰度对比度。

与Haralick纹理特征

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