LBP特征（2）圆形LBP特征

参考：https://blog.youkuaiyun.com/quincuntial/article/details/50541815

圆形LBP特征(Circular LBP or Extended LBP)

由于原始LBP特征使用的是固定邻域内的灰度值，因此当图像的尺度发生变化时，LBP特征的编码将会发生错误，LBP特征将不能正确的反映像素点周围的纹理信息，因此研究人员对其进行了改进[3]。

基本的 LBP 算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala 等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3 邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子：

对于一个点， 它的近邻点 用以下公式计算：

其中R是半径，p是样本点的个数。

如果就算的结果不在像素坐标上，我们则使用双线性插值进行近似处理。

这种LBP特征叫做Extended LBP，也叫Circular LBP。使用可变半径的圆对近邻像素进行编码，可以得到如下的近邻： 

 

 

//圆形LBP特征计算
template <typename _tp>
void getCircularLBPFeatureOptimization(cv::Mat src, cv::Mat &dst, int radius, int neighbors)
{

	//LBP特征图像的行数和列数的计算要准确
	dst = cv::Mat::zeros(src.rows - 2 * radius, src.cols - 2 * radius, CV_8UC1);

	for (int k = 0; k<neighbors; k++)
	{
		//计算采样点对于中心点坐标的偏移量rx，ry
		float rx = static_cast<float>(radius * cos(2.0 * CV_PI * k / neighbors));
		float ry = -static_cast<float>(radius * sin(2.0 * CV_PI * k / neighbors));
		//为双线性插值做准备
		//对采样点偏移量分别进行上下取整
		int x1 = static_cast<int>(floor(rx));
		int x2 = static_cast<int>(ceil(rx));
		int y1 = static_cast<int>(floor(ry));
		int y2 = static_cast<int>(ceil(ry));
		//将坐标偏移量映射到0-1之间
		float tx = rx - x1;
		float ty = ry - y1;
		//根据0-1之间的x，y的权重计算公式计算权重，权重与坐标具体位置无关，与坐标间的差值有关
		float w1 = (1 - tx) * (1 - ty);
		float w2 = tx  * (1 - ty);
		float w3 = (1 - tx) *    ty;
		float w4 = tx  *    ty;
		//循环处理每个像素
		for (int i = radius; i<src.rows - radius; i++)
		{
			for (int j = radius; j<src.cols - radius; j++)
			{
				//获得中心像素点的灰度值
				_tp center = src.at<_tp>(i, j);
				//根据双线性插值公式计算第k个采样点的灰度值
				float neighbor = src.at<_tp>(i + x1, j + y1) * w1 + src.at<_tp>(i + x1, j + y2) *w2 \
					+ src.at<_tp>(i + x2, j + y1) * w3 + src.at<_tp>(i + x2, j + y2) *w4;
				//LBP特征图像的每个邻居的LBP值累加，累加通过与操作完成，对应的LBP值通过移位取得
				dst.at<uchar>(i - radius, j - radius) |= (neighbor>center) << (neighbors - k - 1);
			}
		}
	}
}

int main()
{
	cv::Mat src = imread("..\\..\\image\\keliamoniz1.jpg", 0);
	cv::Mat dst;

	//getOriginLBPFeature<uchar>(src, dst);

	getCircularLBPFeatureOptimization<uchar>(src, dst, 1, 8);

	return 0;
}