LBP算子改进：从基本到圆形LBP与等价模式

"LBP的改进版本-LBP算法分析课件" LBP，即局部二值模式，是由T.Ojala等人在1994年提出的，主要用于图像纹理特征的提取。这种算子以其旋转不变性和灰度不变性而受到关注。在基本的LBP算子中，一个3x3的窗口内，以中心像素为参照，根据周围8个像素的灰度值与中心像素的关系，生成一个8位二进制数，即LBP码，用来表示该区域的纹理信息。然而，基本LBP算子存在局限性，主要在于其固定的邻域大小无法适应不同尺度的纹理特征。 为了解决这一问题，研究人员提出了圆形LBP算子。这种改进版允许使用任意半径R的圆形邻域，包含P个采样点，从而增加了灵活性，能够处理不同尺寸和频率的纹理。圆形LBP算子会生成2P种不同的二进制模式，但随着采样点的增加，模式种类急剧增多，可能会导致数据量过大，不利于纹理特征的表示和处理。 为了降低模式的复杂性，Ojala提出了等价LBP模式的概念。这种策略旨在减少二值模式的数量，通过将某些模式归类为等价，从而提高统计效率，减少数据量，使得纹理直方图更紧凑，有利于图像信息的表示和处理。等价模式的引入不仅简化了LBP特征，还提升了分类和识别的性能。 此外，还有其他对LBP的改进方法，如引入不变性属性，如光照不变性，或者通过量化和编码技术优化LBP码，减少计算复杂性和存储需求。这些改进使得LBP算子在纹理分类、人脸识别、视频分析等多个领域得到了广泛应用。 LBP及其改进版本在图像处理领域扮演着重要的角色，通过不断优化，能够更好地适应各种复杂的图像特征提取任务。研究人员的持续努力使得LBP算法更加高效和实用，为图像分析提供了强大工具。