"LBP特征-LBP算法分析课件\n王若谦\n2014.9.17"
LBP特征,全称为局部二值模式(Local Binary Pattern),是一种广泛应用于图像处理领域的纹理特征提取方法。该算法由T.Ojala等人在1994年首次提出,因其在纹理分析、人脸识别等多个领域表现出的有效性和旋转不变性而备受关注。
基本的LBP算子工作原理是在3x3的窗口内,以窗口中心像素为参照,对比其周围的8个像素的灰度值。如果相邻像素的灰度值大于中心像素,则该位置标记为1,否则为0,最终形成一个8位的二进制数,即LBP码。这种编码方式可以反映出图像局部区域的纹理信息,共有256种可能的模式。
然而,基本LBP算子存在局限性,主要是它局限于固定半径的邻域,无法适应不同尺度的纹理特征。为了克服这一问题,研究人员发展了多种改进版本:
1. 圆形LBP算子:通过扩展邻域并使用圆形替代正方形,允许在半径为R的圆周上有任意多个采样点。这样,LBP算子可以适应不同大小的纹理,并保持灰度和旋转不变性。例如,半径为R的圆形区域含P个采样点,将产生2P种模式。随着采样点数的增加,模式数量急剧增加,这可能导致数据处理的复杂性和存储需求的增大。
2. LBP等价模式:为解决模式过多的问题,Ojala提出了等价模式的概念,即将某些相似的二进制模式归为一类,减少模式的数量,提高统计效率。这样,即使模式数量减少,也能有效地表示图像信息。常用的方法包括统一LBP(Uniform LBP)和旋转不变LBP(Rotation Invariant LBP),它们减少了模式的种类,使直方图更加紧凑,有利于后续的图像分析和分类任务。
LBP算子的这些改进版本在实际应用中取得了很好的效果,特别是在纹理分类、人脸识别、视频分析等领域。通过构建LBP模式的统计直方图,可以有效地表征图像的局部特性,为机器学习和计算机视觉任务提供强大的特征描述。