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。
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...
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图谱作为特征向量用于分类识别,而是采用LBP特...
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...