matlab森林烟雾分割中纹理特征提取LBP法及提取完后分割的代码

以下是基于LBP特征提取的森林烟雾分割代码示例：

% 读入图像
img = imread('forest_smoke.jpg');

% 转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% LBP特征提取
radius = 1;
neighbors = 8;
lbpImg = extractLBPFeatures(grayImg, 'Radius', radius, 'NumNeighbors', neighbors);

% K-Means聚类分割
numClusters = 2;
pixelLabels = kmeans(lbpImg, numClusters);

% 显示分割结果
mask = pixelLabels==2;
segmentedImg = img;
segmentedImg(repmat(~mask, [1 1 3])) = 0;
imshow(segmentedImg);

需要注意的是，该代码仅提供了LBP特征提取和K-Means聚类分割的基本框架，具体的参数设置和优化需要根据实际情况进行调整。

相关问题

matlab lbp特征,lbp特征(lbp纹理特征提取)

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用于图像纹理特征提取的算法。在MATLAB中，可以使用以下代码来提取LBP特征：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算LBP特征
lbp_img = extractLBPFeatures(gray_img);

% 显示LBP特征图像
imshow(lbp_img);

在上述代码中，首先读入图像并将其转换为灰度图像。接下来使用`extractLBPFeatures`函数计算LBP特征，得到的结果是一个行向量。最后可以使用`imshow`函数将LBP特征图像显示出来。

需要注意的是，`extractLBPFeatures`函数还有很多参数可以调整，比如窗口大小、LBP算法类型等等，可以根据实际需求进行调整。

图像LBP纹理信息提取matlab代码

以下是一个简单的 LBP 特征提取的 Matlab 代码：

function lbp_features = extract_lbp_features(image, radius, neighbors)
% image - 输入图像
% radius - LBP 算法中的半径
% neighbors - LBP 算法中的邻居数

% 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 计算LBP图像
lbp_image = efficientLBP(gray_image, radius, neighbors);

% 计算 LBP 直方图特征
lbp_features = hist(lbp_image(:), 0:255);
lbp_features = lbp_features / sum(lbp_features);
end

% efficientLBP 函数实现
function lbp_image = efficientLBP(image, radius, neighbors)
% 初始化 LBP 图像
lbp_image = zeros(size(image));

% 计算 LBP 图像
for i = radius+1:size(image, 1)-radius-1
    for j = radius+1:size(image, 2)-radius-1
        % 提取中心像素值
        center = image(i, j);
        
        % 计算邻域像素值
        pixels = zeros(1, neighbors);
        for k = 1:neighbors
            theta = 2*pi*k/neighbors;
            x = radius * cos(theta);
            y = radius * sin(theta);
            x1 = round(i + x);
            y1 = round(j + y);
            pixels(k) = image(x1, y1);
        end
        
        % 计算LBP值
        binary_pattern = (pixels >= center);
        lbp_code = binary_pattern * 2.^(0:neighbors-1)';
        lbp_image(i, j) = lbp_code;
    end
end
end

使用方法：

% 读取图像
image = imread('test.jpg');

% 提取 LBP 特征
lbp_features = extract_lbp_features(image, 1, 8);

其中，`radius` 和 `neighbors` 参数可以更改以调整 LBP 算法的性能。`efficientLBP` 函数实现了一种高效的 LBP 算法，可以提高计算速度。