在图中构建不重叠cell单元,并在每一个cell中构建灰度直方图特征,最后把每个cell的灰度直方图特征做串接组合,构建出整张图的特征,在这里就可以解释为什么等价模式可以降维了,我们还是拿P=8举例,假设一张图构建了160个cell,那么各个LBP算法的特征维数为: 灰度不变LBP: 256*160 旋转不变LBP: 36*160 等价灰度不变LB...
2.4 Third-LBP原理 LBP的最后一步改进为LBPH即LBP特征统计直方图的使用,可用于机器学习特征的提取。这种表示方法由Ahonen等人提出,将LBP特征图像分成m个局部块,提取每个局部块的直方图,并依次连接在一起形成LBP特征的统计直方图。具体过程如下: (1) 计算图像中每一像素点的LBP特征值。 (2) 图像进行分成多块。(Ope...
那么,LBP特征提取的原理是什么呢? LBP描述符是基于图像局部纹理实现的。它将像素值与它的邻居像素值进行比较,并根据比较的结果将相邻像素编码为0或1。这样,每个像素都可以被编码为一个二进制串,称为LBP码。整幅图像可以被划分为若干个小区域,每个小区域可以计算出一个LBP直方图,从而得到该区域的纹理特征描述。
LBP特征将窗口中心点与邻域点的关系进行比较,重新编码已形成新的特征,这样在一定程序上消除了外界场景对图像的影响,因此,在一定程度上解决了复杂场景下(光照变化)的特征描述的问题。 二 经典的LBP特征设计 经典的LBP算子定义为3*3的正方形窗口,以窗口的中心像素为阈值,将其相邻的8邻域像素的灰度值与当前窗口的中心...
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征; ...
LBP(Local Binary Pattern)局部二值模式是一种由T.Ojala等人于1994年提出的图像局部纹理特征算子，该方法在改进后成为高效图像特征分析工具，广泛应用于人脸识别、表情识别、行人检测、纹理分类等领域。LBP特征将窗口中心点与邻域点的关系进行比较，形成新的特征，从而在一定程度上消除光照变化等外界因素对...