LBP算法提取图像特征点MATLAB实现

LBP（Local Binary Pattern）算法是一种用于图像特征提取的技术，它可以描述图像的纹理特征。LBP算法的基本思想是将每个像素点的灰度值与其周围像素点的灰度值进行比较，将比较结果编码为二进制数，进而得到该像素点的LBP值。这样，一张图像中的每个像素点都可以用一个LBP值来描述其纹理特征，从而可以用LBP算法来提取图像中的特征点。

下面是在MATLAB中实现LBP算法提取图像特征点的步骤：

1. 读入待处理的图像

img = imread('image.jpg');

2. 将图像转为灰度图像

img_gray = rgb2gray(img);

3. 计算每个像素点的LBP值

[m, n] = size(img_gray);
lbp = zeros(m-2, n-2);
for i = 2:m-1
    for j = 2:n-1
        center = img_gray(i, j);
        code = 0;
        code = code + (img_gray(i-1, j-1) > center) * 2^0;
        code = code + (img_gray(i-1, j) > center) * 2^1;
        code = code + (img_gray(i-1, j+1) > center) * 2^2;
        code = code + (img_gray(i, j+1) > center) * 2^3;
        code = code + (img_gray(i+1, j+1) > center) * 2^4;
        code = code + (img_gray(i+1, j) > center) * 2^5;
        code = code + (img_gray(i+1, j-1) > center) * 2^6;
        code = code + (img_gray(i, j-1) > center) * 2^7;
        lbp(i-1, j-1) = code;
    end
end

4. 对每个像素点计算LBP值的直方图

histogram = zeros(1, 256);
for i = 1:m-2
    for j = 1:n-2
        histogram(lbp(i, j)+1) = histogram(lbp(i, j)+1) + 1;
    end
end

5. 对直方图进行归一化处理

histogram_norm = histogram / sum(histogram);

6. 提取特征点

可以根据直方图的形态来判断是否是特征点。例如，如果直方图呈现出双峰或三峰的形态，则可以认为这是一个特征点。

[pks, locs] = findpeaks(histogram_norm);

这里使用MATLAB自带的findpeaks函数来找到峰值。可以根据需要设置一些参数来调整峰值的阈值等。

以上就是在MATLAB中实现LBP算法提取图像特征点的步骤。需要注意的是，LBP算法提取的特征点可能存在一定的误差，因此还需要结合实际应用来进行调整和优化。