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...
LBP方法(Local binary patterns, 局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它的作用是进行特征提取,提取图像的局部纹理特征。 LBP是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法,用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器与其他机器学习算法联合使用。 2. 算法原理 LBP算法的核心思想,是以某个像素点为...
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...
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。
圆形LBP特征通过引入圆形邻域与双线性插值技术,有效提升了算法对图像旋转与尺度变化的鲁棒性。 传统LBP特征的邻域采样点分布在正方形网格上,每个采样点与中心像素的距离固定为1个像素单位。而圆形LBP采用极坐标系统,邻域点分布在以中心像素为原点的同心圆上,半径可根据需求调整。例如,半径为2的圆形邻域包含8个采样点,...
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种描述图像局部纹理的特征算子,该算子是由T.Ojala等人于1994年首次提出来的,后来经过改进,可用于图像特征分析,该算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。 经过改进之后的局部二值模式LBP特征是高效的图像特征分析方法, 已经应用于多个领域之中,特别是在人脸识别、表情...
2. LBP特征： 用途：用于描述图像局部纹理特征。 主要特性：具有旋转不变性和灰度不变性。 实现方法：原始LBP算子定义在3x3窗口内，通过比较中心像素与其他像素灰度值，生成8位二进制数描述纹理信息。改进版本包括圆形LBP算子、旋转不变LBP模式和等价模式等。 应用：对一幅图像每个像素点生成LBP编码，进而...