【图像识别系列】Multi-Block Local Binary Pattern (MB-LBP)

Multi-Block Local Binary Pattern (MB-LBP)

1. 由来

Multi-Block Local Binary Pattern（MB-LBP）是一种图像纹理描述符，用于表征图像中不同区域的纹理信息。它是对传统的Local Binary Pattern（LBP）方法的扩展和改进。

2. 适用场景

MB-LBP适用于计算机视觉和图像处理领域中需要对图像纹理进行分析和识别的任务。它广泛应用于纹理分类、纹理识别、纹理检索等应用场景。

3. 多种主要实现用法及其代码示例

以下是MB-LBP的主要实现用法和代码示例：

实现用法1：计算MB-LBP特征

import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern

# 输入图像
image = np.array([[1, 2, 4], [3, 5, 7], [6, 8, 9]])

# 计算MB-LBP特征
radius = 1
n_points = 8
method = 'uniform'
mb_lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius, method)

实现用法2：提取MB-LBP直方图特征

import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern
from sklearn.preprocessing import normalize

# 输入图像
image = np.array([[1, 2, 4], [3, 5, 7], [6, 8, 9]])

# 计算MB-LBP特征
radius = 1
n_points = 8
method = 'uniform'
mb_lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius, method)

# 提取MB-LBP直方图特征
hist, _ = np.histogram(mb_lbp.ravel(), bins=np.arange(2**n_points + 1), density=True)
norm_hist = normalize(hist.reshape(1, -1))

4. 延伸的方法有哪些

在MB-LBP的基础上，可以进行一些延伸和改进，以提高纹理描述的性能。一些常见的延伸方法包括：

• 多尺度分析：使用不同半径和邻域配置的MB-LBP来获取多尺度纹理信息。
• 结合特征：将MB-LBP与其他纹理描述符（如GLCM、Gabor特征等）结合使用，以获得更丰富的纹理特征表示。
• 分类器训练：使用机器学习算法训练分类器，如支持向量机（SVM）或深度学习模型，以实现纹理分类和识别。

5. 使用步骤

使用MB-LBP进行纹理分析通常包括以下步骤：

1. 输入图像：准备待分析的输入图像。

2. MB-LBP计算：选择合适的半径、邻域数量和编码方式，使用local_binary_pattern函数计算MB-LBP特征。

3. 特征提取：根据需要，可以从MB-LBP特征中提取直方图、统计量等纹理特征。

4. 分析和应用：根据具体任务和需求，使用MB-LBP特征进行纹理分类、纹理识别、纹理检索等应用。