lbp(x,y)=∑i=07(2bi 1+bi+1)×255/(1+bi 1+bi+1+b0)(1+bi 1+bi+1+b0)

LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是一种常用的图像纹理描述算法。该算法将图像的每个像素点与相邻像素点进行比较，并根据比较结果生成二值编码，最终形成一个局部二值模式图像。公式lbp(x,y)表示在图像的坐标为(x,y)的位置上计算得到的局部二值模式值。

公式中的∑i=07表示对8个像素进行循环比较。每个像素包括一个灰度值和一个二值编码（bi1 和 bi0）。灰度值的范围是0-255，二值编码的范围是0-1，表示相邻像素与目标像素的灰度值大小关系。

公式中的(1 bi1 bi1 bi1 b0)(1 bi1 bi1 bi1 b0)是表示相邻像素灰度值与目标像素灰度值进行二值编码，将相邻像素的灰度值与目标像素的灰度值进行比较，如果大于等于目标像素的灰度值，则bi1的值为1，否则为0；如果小于目标像素的灰度值，则bi0的值为1，否则为0。

公式中的255表示最终计算结果进行归一化，将结果映射到0-255的灰度值范围内，使得结果更适合进行图像处理和分析。

综上所述，公式lbp(x,y)用于计算图像的局部二值模式值，通过比较目标像素和相邻像素的灰度值大小关系，得到一个二值编码，最终根据计算结果进行归一化，得到0-255范围内的灰度值。该算法可以用于图像纹理分析、人脸识别、目标检测等领域。

相关问题

lbp特征提取中 lbp[i, j] += (img[x, y] > center) * (2 ** k) 是什么意思

在LBP（Local Binary Patterns）特征提取中，我们将图像分成若干个小的局部区域，并对每个局部区域进行特征提取。其中，LBP特征以每个像素点为中心，通过比较该像素点与周围像素点的灰度值大小关系，将其转换为二进制编码的形式，以此来表示该局部区域的特征。

具体来说，对于每个像素点（i，j），我们以它为中心，取它周围3×3的像素点，一共8个像素点，分别计算它们与中心点的灰度值的大小关系。如果该像素点的灰度值大于中心点的灰度值，则将该像素点的位置标记为1，否则为0，这样就得到了一个8位的二进制数，即LBP码。而k是从0到7的整数，用于表示LBP码的每一位的权值。

因此，lbp[i, j] += (img[x, y] > center) * (2 ** k) 的意思就是，在计算(i, j)处的LBP码时，如果(x, y)处的像素点的灰度值大于中心点的灰度值，则将LBP码的第k位标记为1，并将该位上的权值（2的k次方）加到lbp[i, j]上。最终，lbp[i, j]的值就是(i, j)处的LBP码。

lbp+matlab

LBP（Local Binary Pattern）是一种用于图像纹理分析的算法，它可以用于特征提取和图像分类。在MATLAB中，可以使用以下代码实现LBP算法：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算LBP特征
lbp_img = extractLBPFeatures(gray_img);
% 显示LBP特征图像
imshow(lbp_img);

上述代码中，`extractLBPFeatures`函数用于计算LBP特征，`imshow`函数用于显示LBP特征图像。需要注意的是，`extractLBPFeatures`函数需要在MATLAB R2015a及以上版本中使用。

除了LBP算法，MATLAB还提供了许多其他的图像处理和计算机视觉工具箱，例如HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取和SVM（Support Vector Machine）分类器等。可以根据具体需求选择合适的算法和工具箱。