LBP matlab code

本文详细介绍了如何使用Matlab实现Local Binary Pattern (LBP)算法,包括其核心原理、实现步骤及应用实例。

Local Binary Pattern (LBP) implementation for Matlab

http://www.cse.oulu.fi/CMV/Downloads/LBPMatlab


### 实现 LBP 算法的 MATLAB 代码 局部二值模式(LBP)是一种用于纹理分析的有效方法。下面是一个简单的MATLAB函数来计算图像的LBP特征。 ```matlab function lbpImage = computeLBP(image, P, R) % 计算给定灰度图image的LBP描述符 % % 输入参数: % image - 单通道输入灰度图像矩阵 % P - 邻域采样点数 % R - 圆半径大小 % % 输出参数: % lbpImage - 处理后的LBP图像 % 获取图像尺寸 [rows, cols] = size(image); % 初始化输出图像 lbpImage = zeros(rows, cols); % 中心像素坐标偏移量表 angleStep = 2 * pi / P; offsets_x = round(R * cos((0 : P-1)*angleStep)); offsets_y = round(R * sin((0 : P-1)*angleStep)); % 对于每一个中心像素位置(i,j),获取其P个邻居的位置并比较它们之间的关系 for i = R+1:rows-R for j = R+1:cols-R centerPixelValue = double(image(i, j)); binaryCode = 0; for p = 0:P-1 neighborX = i + offsets_x(p+1); neighborY = j + offsets_y(p+1); if(neighborX >= 1 && neighborX <= rows ... && neighborY >= 1 && neighborY <= cols) if(double(image(neighborX, neighborY)) >= centerPixelValue) binaryCode = bitset(binaryCode,p,true); end else % 如果超出边界,则认为该邻接点小于中心点 continue; end end lbpImage(i, j) = uint8(binaryCode); end end end ``` 此代码实现了基本形式的均匀LBP操作[^1]。对于更复杂的变体如旋转不变性或多尺度版本,可以在上述基础上做适当修改。为了提高效率,在实际应用中还可以考虑采用积分图或其他加速技术优化性能。
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