局部二进制模式

最新推荐文章于 2024-05-19 15:17:35 发布
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#图像处理 #区域描绘子 #局部二进制模式

本文介绍了用于描述图像区域纹理的几种主要方法，包括统计方法、结构方法和频谱方法等，并重点阐述了局部二进制模式（LBP）的概念及其在图像处理中的广泛应用。
应用背景：在区域的描述方式中，有一些简单的区域描绘子如区域的周长、面积以及灰度级的均值、中值、最大灰度值和最小灰度值，稍微复杂一点的描绘子如区域中连通分量的数量，还有一种描述区域的重要方法是量化该区域的纹理内容。而描述区域纹理的主要方法有：统计方法、结构方法以及频谱方法，除此之外，有一种有效的纹理描述方法是局部二进制模式，Local Binary Patterns, LBP，它因具有对图像局部纹理特征的卓越描绘能力而被广泛使用。
LBP(局部二进制模式)
leifeng_soul的专栏
09-20 4038
LBP算子(局部二进制模式) 出自2002 ojala PAMI 纹理分类算子，LBP构造了衡量一个像素点和它邻域像素之间关系，即对于3*3的邻域，其各像素与中心像素大小关系，构成二进制数。当大于中心点的像素值时，则被二值化为1，小于二值化为0，然后以顺时针方向构成二进制数。 LBP有2^p个二进制模式。其中p为周围像素点个数。 LBP量化像素点与其周围的像素点，可以有效的去除光照对图
LBP（Local Binary Patterns）局部二进制模式
06-15 2754
1. LBP 用于人脸识别为了预测每个像素属于哪个脸部器官（眼睛、鼻子、嘴、头发），通常的作法是在该像素周围取一个小 的区域，提取纹理特征（例如局部二值模式），再基于该特征利用支持向量机等浅层模型分类。因为局部区域包含信息量有限，往往产生分类错误，因此要对分割后的图像加入平滑和形状先验等约束。
精选资源
输入图像的局部二进制模式变换：此函数对输入图像执行局部二进制模式变换-matlab开发
05-30
该函数计算输入图像 Input_Im 的 LBP 变换。 LBP算子的参数是(P=8,R)， 其中 P - 半径为 R 的区域中的采样点数。 半径 R 是函数的输入参数。 R = 1、2、3 等的可能值。 如果输入图像是 COLOUR，则执行灰度变换。
用于纹理分类的中值鲁棒扩展局部二进制模式
03-26
在此背景下，本篇研究论文提出了一种新的纹理分类描述符——中值鲁棒扩展局部二进制模式（Median Robust Extended Local Binary Pattern, MRELBP）。与传统 LBP 及其变体不同，MRELBP 通过比较图像的局部中值来代替...
用于纹理分析的局部二进制模式Matlab代码.rar
01-22
局部二进制模式（Local Binary Patterns，LBP）是一种广泛应用于纹理分析的特征描述符，它能够有效地描述图像的纹理特征。在图像处理和计算机视觉领域中，LBP通过比较每个像素与其邻域像素的灰度值来提取图像纹理...
精选资源
基于局部二进制模式方差的分数阶微分医学图像增强算法
02-12
研究了分数阶微分及其掩模算子的特性，提出了一种新的基于局部二进制模式方差(LBPV)的分数阶微分的图像增强算法，运用LBPV理论对图像进行了特征提取，构建了更加有效的分数阶掩模模板。实验结果表明，与现有的分数阶...
局部二进制模式（Local Binary Patterns，LBP）——MATLAB实现
akadiao的博客
07-07 4481
基本LBP： 逐行扫描图像，以图像中的每个像素点得灰度值为阈值，对其周围3*3的8邻域进行二值化，并从左上点开始按照顺时针方向（或逆时针，统一即可）将二值化结果组成一个二进制数，转换为十进制作为中心点的响应。这样可以得到一个LBP图像。 例如： 这个响应图像的直方图称为LBP统计直方图或LBP直方图。 生成LBP图像MATLAB代码：%局部二进制模式LBP close all clear
局部二进制模式：计算图像 LBP（局部二进制模式）。-matlab开发
05-29
LBP 测试像素与其相邻像素之间的关系，将这种关系编码为一个二进制字。 这允许检测模式/特征，同时不受对比度变化的影响。 当前提交的内容是逐像素实现和基于过滤的实现，从而大大缩短了运行时间。 两种实现都实现了相同的结果，同时运行在不同的阶段。 除非出于教育或调试目的，否则请勿使用“ pixelwiseLBP”。 当前的实现与来自http://www.ee.oulu.fi/mvg/files/pdf/pdf_6.pdf 的“具有局部二进制模式的灰度和旋转不变纹理分类”一致。 区别： 此实现支持多色输入 (RGB)。 所有通道的旋转不变性可以相同，也可以采用通道明智的方式。
局部二值模式(Local Binary Patterns)图像处理 Matlab
10-10
LBP算法，返回直方图和特征点图像，支持Uniform Pattern
局部二值模式（LBP）Matlab程序
11-25
包括：生成（8,2）邻域uniform LBP直方图的映射关系函数；计算分块区域I的LBP特征，（8,2），uniform；计算分区图像I的LBP特征，3*3，uniform；下载后直接调用getMBLBPFea函数，就可得到相应的图片的LBP直方图特征
结合查找法做的旋转不变性LBP特征提取matlab代码
05-16
文件两个部分，getmapping是原作者的代码，这个文件用来生成一个查找表，将0-255映射到0-35上。这就是旋转不变性的体现。 第二个文件是我自己写的计算特定点的8邻域lBP值，然后通过查找表，将LBP值映射到0-35的分布上。代码注释比较详细。一看就懂。
LBP(Locally Binary Patterns) matlab代码
03-05
LBP是模式识别领域常见的descriptor
使用局部二进制模型改进SIFT描述方法（Description of interest regions with local binary patterns）
通往人工智能的崎岖之路
11-04 2869
Description of interest regions with local binary patterns       该文章发表在Pattern recognition, 2009上，主要针对sift特征表达方法计算量大的问题（因为sift表达方法要计算梯度的方向和大小），提出用CS-LBP来表示sift特征，在降低计算量的同时保证了特征表达的准确性。     如图所示，为了得到梯
特征提取之二—局部二进制模式（LBP）
weixin_45505744的博客
10-31 1070
局部二进制模式（LBP），最早用于图像纹理的描述，其在描述局部区域的特征方面有着卓越的能力。 1.理论基础 图像多为分区图像，标准的LBP直方图的维数较高，且局部直方图过于稀疏。基于此提出统一化模式的概念。 统一化模式：二进制串***循环***变化的次数小于等于2.大于2的为非统一化模式。 每个统一化模式占一个收集箱，非统一化模式统一占一个收集箱。如8邻域，收集箱的个数为：2+0+56+1=59....
PHP实现局部二进制模式直方图算法 (附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-19 101
PHP实现局部二进制模式直方图算法 (附完整源码)
局部二进制模式（LBP）
海的另一边博客
03-19 851
    逐行扫描图像，以图像中的每个像素点得灰度值为阈值，对其周围3*3的8邻域进行二值化，并从左上点开始按照顺时针方向（或逆时针，统一即可）将二值化结果组成一个二进制数，转换为十进制作为中心点的响应。这样可以得到一个LBP图像。例如：这个响应图像的直方图称为LBP统计直方图或LBP直方图。待续......
颜色局部二进制模式的英文全称
最新发布
05-09
颜色局部二进制模式的英文全称是 **Color Local Binary Patterns (CLBP)**。该方法扩展了传统的局部二进制模式（Local Binary Patterns, LBP），通过引入颜色信息来增强对图像纹理和色彩特性的描述能力[^1]。CLBP 方法通常会先对不同颜色通道分别计算 LBP 特征，再将这些特征融合起来形成最终的颜色局部二进制模式表示。 下面是一个简单的 Python 实现用于提取灰度图像的 LBP 特征，可以作为 CLBP 的基础模块之一： ```python import cv2 import numpy as np def compute_lbp(image, P=8, R=1): lbp_image = np.zeros_like(image) for i in range(R, image.shape[0]-R): for j in range(R, image.shape[1]-R): center_pixel = image[i, j] code = 0 for k in range(P): angle = float(2*np.pi/P*k) x = int(i + R * np.cos(angle)) y = int(j - R * np.sin(angle)) if image[x, y] >= center_pixel: code += 2**k lbp_image[i-R, j-R] = code return lbp_image # 加载灰度图像 gray_image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 计算 LBP 图像 lbp_result = compute_lbp(gray_image) cv2.imshow('LBP Result', lbp_result.astype(np.uint8)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码仅适用于单通道灰度图像。对于多通道彩色图像，可以通过逐一对 RGB 或其他颜色空间下的各分量应用上述函数，并将其结果组合成完整的 Color LBP 描述子[^2]。
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