lbp特征提取
局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的特征描述符,尤其在人脸识别、纹理分析和行为识别等方面表现出色。LBP的主要优点在于其简单性和对光照变化的鲁棒性,使得它成为一种有效的低级图像特征提取方法。 LBP算法的基本思想是将每个像素点与其周围像素点进行比较,根据比较结果构建一个二进制码,这个码被称为该像素点的LBP值。具体操作步骤如下: 1. **定义邻域**:以某像素点为中心,选择一个邻域,通常采用3x3或5x5的邻域。 2. **比较灰度**:将中心像素点与邻域中的每个像素点进行灰度值比较,如果邻域像素点的灰度值大于中心像素点,则对应的位设置为1,否则为0。 3. **形成二进制码**:将比较结果连接起来,形成一个二进制码,例如对于3x3邻域,得到的是一个8位的二进制数。 4. **转换为十进制**:将得到的二进制码转换为十进制数,作为该中心像素的LBP值。 5. **统计和编码**:对图像中所有像素点的LBP值进行统计,可以采用不同的编码方式,如统一旋转不变LBP(Uniform LBP)、Ohta-Juola编码等,以减少特征的维度和提高特征的区分度。 6. **形成特征向量**:将所有像素点的LBP值按顺序排列,形成一个特征向量,用于后续的分类或识别任务。 在人脸识别中,LBP特征提取通常结合其他技术,如PCA(主成分分析)或LDA(线性判别分析)进行降维,然后再用SVM(支持向量机)或其他分类器进行人脸的识别。LBP在光照变化下性能稳定的原因是它关注的是像素点的相对灰度变化,而非绝对灰度值。 在LBP的变种中,有考虑像素间距离的灰度共生矩阵(GLCM)方法,有引入梯度信息的HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征,以及考虑到空间关系的Extended LBP(ELBP)等,这些都在保留LBP核心思想的基础上增加了更多的信息,以适应更复杂的场景。 LBP特征提取是一种强大的图像分析工具,它的简单性、鲁棒性和高效性使其在诸多领域得到了广泛的应用。通过对LBP的理解和灵活运用,我们可以解决多种图像处理问题,特别是在光照变化条件下的人脸识别任务中,LBP显示出了不俗的效果。