MATLAB中实验LBP算法的代码

在MATLAB中实现局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）算法通常包括以下几个步骤：

1. **图像预处理**：

   % 读取图像
   img = imread('your_image.jpg');
   
   % 转换为灰度图像 (如果彩色)
   if iscolor(img)
       img_gray = rgb2gray(img);
   else
       img_gray = img;
   end

2. **计算LBP码**：

   % 定义LBP邻域大小和步长
   neighborhood_size = 8; % 例如3x3或5x5
   radius = floor(neighborhood_size / 2);
   padding_needed = radius * 2;
   padded_img = padarray(img_gray, [padding_needed, padding_needed], 'symmetric');

   % 计算LBP码
   LBP_values = im2bw(lbp(padded_img, neighborhood_size), 'uniform', radius+1);

`lbp`函数是MATLAB Image Processing Toolbox自带的，用于计算LBP。

3. **统计LBP特征**：

   % 将LBP值转换为一维向量并去除边界影响
   LBP_vector = vec(LBP_values(~edge(LBP_values)));

4. **可视化结果**：

   % 可视化原始图像和LBP编码后的图像
   figure;
   subplot(1, 2, 1), imshow(img_gray), title('Original Image');
   subplot(1, 2, 2), imshow(binarylabel(LBP_values)), title('LBP Masked Image');