LBP改进算法MLBP

MLBP是一种基于LBP的改进算法，它是由多个LBP特征组合而成的。相比于传统的LBP算法，MLBP可以更好地描述图像的纹理特征。下面是MLBP的实现步骤：

1.将图像分成若干个小块，对于每个小块，都计算出一个LBP特征。

2.将每个小块的LBP特征串联起来，得到一个长向量。

3.将所有小块的向量组合成一个矩阵，每行代表一个小块的向量。

4.对矩阵进行主成分分析(PCA)，得到一个降维后的矩阵。

5.将降维后的矩阵中的每个元素都归一化到[0,1]的范围内。

6.将归一化后的矩阵中的每个元素都乘以一个权重系数，得到最终的MLBP特征。

下面是一个Python实现的MLBP算法的例子：

import cv2
import numpy as np

def mlbp(img, P, R, num_blocks):
    # 将图像分成num_blocks x num_blocks个小块
    h, w = img.shape[:2]
    block_size = (w // num_blocks, h // num_blocks)
    blocks = [img[i*block_size[1]:(i+1)*block_size[1], j*block_size[0]:(j+1)*block_size[0]] for i in range(num_blocks) for j in range(num_blocks)]

    # 计算每个小块的LBP特征
    lbp_blocks = [cv2.spatial_histogram(block, P, R, normalize=True) for block in blocks]

    # 将所有小块的LBP特征串联起来
    lbp_vector = np.concatenate(lbp_blocks)

    # 将所有小块的LBP特征组成一个矩阵
    lbp_matrix = np.reshape(lbp_vector, (num_blocks*num_blocks, -1))

    # 对矩阵进行PCA降维
    pca = cv2.PCA(n_components=0.95)
    pca.fit(lbp_matrix)
    lbp_matrix_pca = pca.transform(lbp_matrix)

    # 归一化
    lbp_matrix_norm = cv2.normalize(lbp_matrix_pca, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)

    # 计算权重系数
    weights = np.arange(num_blocks*num_blocks)
    weights = np.exp(-weights)

    # 计算MLBP特征
    mlbp_feature = np.multiply(lbp_matrix_norm, weights.reshape(-1, 1))
    mlbp_feature = np.sum(mlbp_feature, axis=0)

    return mlbp_feature

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算MLBP特征
P = 8
R = 1
num_blocks = 4
mlbp_feature = mlbp(img, P, R, num_blocks)

# 输出MLBP特征
print(mlbp_feature)