matlab实现lbp的代码
时间: 2023-10-13 13:07:20 浏览: 105
为了实现 LBP(Local Binary Pattern)算法,你可以使用以下 MATLAB 代码:
img = imread('image.png'); % 读入图像
gray_img = rgb2gray(img); % 转为灰度图像
radius = 1; % LBP半径
neighbors = 8; % 邻居数量
lbp = zeros(size(gray_img)); % 存储LBP特征图
for i=radius+1:size(gray_img, 1)-radius-1
for j=radius+1:size(gray_img, 2)-radius-1
center = gray_img(i, j); % 获取中心灰度值
values = zeros(1, neighbors); % 存储邻居灰度值
for k=1:neighbors
x = i + radius * cos(2*pi*k/neighbors); % 获取邻居坐标
y = j - radius * sin(2*pi*k/neighbors);
xp = floor(x); % 获取坐标向下取整值
yp = floor(y);
xq = ceil(x); % 获取坐标向上取整值
yq = ceil(y);
% 双线性差值获取邻居灰度值
values(k) = (yq-y)*(xq-x)*double(gray_img(xp,yp)) + (yq-y)*(x-xp)*double(gray_img(xq,yp)) + (xq-x)*(yp-y)*double(gray_img(xp,yq)) + (x-xp)*(yp-y)*double(gray_img(xq,yq));
end
% 计算LBP编码
binary_values = values >= center;
lbp(i-1, j-1) = binary_values*(2.^(0:neighbors-1))';
end
end
上述代码中,img 变量为输入图像,需要根据实际情况修改其文件名。gray_img 变量为灰度图像,使用 rgb2gray() 函数将输入图像转为灰度图像。radius 和 neighbors 变量分别为 LBP 算法中的半径和邻居数量。lbp 变量用于存储 LBP 特征图。
代码中的双线性插值可以提高 LBP 算法的精度,但也使得计算变得更为复杂。如果不需要使用双线性插值,可以直接使用 gray_img(xp,yp) 等语句获取邻居像素灰度值。
至于可视化 LBP 特征图,可以使用 imshow() 函数或者将 lbp 变量存储为图像文件后使用其他软件打开。