通过以上LBP算法的计算例子可以看出LBP值仅由中心像素点灰度值和相邻八个像素点的灰度值决定,LBP特征即表示了其中心像素点的特征,其值的计算还需要和周围的像素点计算完成,所以,LBP特征与周围有很大的关系,它包含了图像点,又包含了边缘和局部的特征分布信息。 灰度不变性圆形LBP算法 从上面的计算我们可以看出,基本的...
因此原始的LBP特征图像是一副正常的灰度图像,而等价模式LBP特征,根据0-1跳变次数,将这256个LBP特征值分为了59类,从跳变次数上划分:跳变0次-2个,跳变1次-0个,跳变2次-56个,跳变3次-0个,跳变4次-140个,跳变5次-0个,跳变6次-56个,跳变7次-0个,跳变8次-2个。
2、LBP特征用于检测的原理 显而易见的是,上述提取的LBP算子在每个像素点都可以得到一个LBP“编码”,那么,对一幅图像(记录的是每个像素点的灰度值)提取其原始的LBP算子之后,得到的原始LBP特征依然是“一幅图片”(记录的是每个像素点的LBP值)。 LBP的应用中,如纹理分类、人脸分析等,一般都不将LBP图谱作为特征向量...
LBP特征 1、LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为。这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共256种...
需要说明的是:局部二值模式LBP特征描述的是一种灰度范围内的图像处理技术,针对的输入图像是8位的灰度图像。经典的LBP特征的缺点是无法区分窗口中中心点像素的值到底是等于还是大于邻域上像素点的灰度值,后续的改进引入了LBP+和LBP-因子用来区分上述说的这个缺点。 2.1 灰度不变性 通常,同样的物体具有同样的纹理特征,...
LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不和旋转不变性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。也就是...
一. LBP特征 LBP(Local Binary Pattern),局部二值模式,主要用于提取纹理特征,根据文献[1]我们可以了解到LBP及其变体。一般的使用方法是,先将图像转换为灰度图,接着计算LBP特征图,最后计算其直方图作为特征向量。 0.如何描述纹理信息 不多说,看图。LBP特征可以表示平坦、边缘、角点等区域。
LBP特征: LBP特征: (局部二值模式)是一种能够有效的度量和提取图像局部纹理信息的算子,具有旋转不变性进和灰度不变性等显著优点,它是人脸识别中一种特征提取的重要方法,具有对光照不敏感的特性,但是对姿态和表情的鲁棒性不强。 将LBP用于人脸识别时,一般不将LBP图作为特征用于识别,而是统计LBP特征图的直方图作为...
最后把三值编码转化为正的和负的两部分,2个8bit编码作为特征向量; 2. CLBP 像素值差分为符号和幅值两项考虑 ,对符号的编码CLBP_S和LBP一样 ( 8位) 对差的幅值Mp编码(8位): C为全图像的所有mp的均值 对中心象数值gc编码(2位):Ci为全图像象数均值 ...