lbp特征矩阵提取matlab代码
时间: 2023-09-04 19:08:16 浏览: 36
以下是使用MATLAB实现LBP特征矩阵提取的代码:
```matlab
function lbpFeatures = lbp(image, radius, neighbors)
% LBP特征矩阵提取函数
% 输入:
% image: 待处理图像
% radius: LBP半径
% neighbors: LBP邻域点个数
% 输出:
% lbpFeatures: LBP特征矩阵
% 将图像转化为灰度图像
if size(image,3) == 3
image = rgb2gray(image);
end
% 图像类型转化为double
image = double(image);
% 计算LBP特征
lbpImage = efficientLBP(image, radius, neighbors);
% 统计LBP特征直方图
lbpFeatures = hist(lbpImage(:), 0:(2^neighbors-1));
% 归一化LBP特征直方图
lbpFeatures = lbpFeatures/sum(lbpFeatures);
end
function lbpImage = efficientLBP(image, radius, neighbors)
% 快速计算LBP特征函数
% 输入:
% image: 待处理图像
% radius: LBP半径
% neighbors: LBP邻域点个数
% 输出:
% lbpImage: LBP特征图像
% 获取图像大小
[height, width] = size(image);
% 计算LBP邻域点位置
theta = 2*pi/neighbors;
samples = radius * [sin(0:theta:(neighbors-1)*theta); cos(0:theta:(neighbors-1)*theta)];
% 四舍五入取整
samples = round(samples);
% 计算LBP特征图像
lbpImage = zeros(height-2*radius, width-2*radius);
for i = 1:neighbors
x = samples(1,i);
y = samples(2,i);
temp = image((radius+y+1):(height-radius+y),(radius+x+1):(width-radius+x));
lbpImage = lbpImage + (temp>=image(radius+1:(height-radius),radius+1:(width-radius)))*(2^(i-1));
end
end
```
使用方法:
1. 将上述代码保存为lbp.m文件;
2. 调用lbp函数,传入待处理图像、LBP半径和邻域点个数,即可得到LBP特征矩阵。
示例代码:
```matlab
% 读取图像
image = imread('lena.png');
% 计算LBP特征矩阵
radius = 1;
neighbors = 8;
lbpFeatures = lbp(image, radius, neighbors);
```