在Matlab中实现LBP算法

在MATLAB中实现局部二值模式（Local Binary Pattern，简称LBP）算法通常涉及以下几个步骤：

1. **图像预处理**：首先对输入图像进行灰度化，将彩色图像转换为单通道图像，以便提取每个像素点的信息。

2. **计算邻域**：选择一个邻域区域（通常是3x3或5x5的圆圈或方形），中心像素周围取样一圈邻居像素。

3. **比较和编码**：对于每个中心像素，将其与相邻像素进行对比。如果中心像素大于其邻居，则对应位为1；反之，为0。然后，将所有邻域像素的结果拼接成一个8位二进制数，形成该像素的LBP码。

4. **填充边界**：由于边缘像素只有一个邻居，需要特殊处理，通常采用镜像扩展或者特定的边界规则（如“偶数扩展”或“零填充”）。

5. **创建LBP特征向量**：对整个图像的所有像素应用上述过程，生成一个包含所有像素LBP码的矩阵作为特征向量。

6. **统计分析**：有时会计算LBP特征向量的直方图、平均值、标准差等，用于后续的分类或识别任务。

下面是一个简化的MATLAB代码示例：

function LBP = localBinaryPattern(I, radius)
% I: 输入图像
% radius: 邻域半径

[rows, cols] = size(I);
LBP = zeros(rows, cols);

for i = 1:(rows - radius * 2 + 1)
    for j = 1:(cols - radius * 2 + 1)
        neighbors = imfilter(I(i:i+radius, j:j+radius), ones(2*radius+1)/((2*radius)+1));
        LBP(i,j) = double(neighbors == I(i-radius, j-radius)); % 对比并编码
    end
end