LBP算法详解：等价模式与纹理特征提取

"LBP等价模式-LBP算法分析课件" LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）算法是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的纹理特征提取方法。最初由T.Ojala等人在1994年提出，其核心思想是通过比较图像局部3x3窗口内像素点与中心像素的灰度值，生成旋转和灰度不变的二进制描述符。 基本LBP特征描述包括以下步骤： 1. 在3x3的窗口内，以窗口中心像素的灰度值作为阈值，与周围的8个像素进行比较。 2. 如果相邻像素的灰度值大于中心像素，该位置记为1，否则记为0，形成一个8位二进制数。 3. 这个8位二进制数（通常转换为十进制）即为LBP码，表示了该区域的纹理信息。 然而，基本LBP算子存在一些局限性，如只考虑固定半径的邻域，导致对不同尺度纹理的适应性不强。因此，Ojala等人提出了改进版的圆形LBP算子： 1. 圆形LBP算子扩大了邻域范围，不再局限于3x3，而是采用半径为R的圆形邻域，包含P个采样点。 2. 这种改进产生了2P种不同的二进制模式，随着邻域内采样点的增加，模式种类急剧增长，可能造成数据处理和存储的困难。 为解决模式过多的问题，引入了LBP等价模式的概念： 1. LBP等价模式是指循环二进制数从0到1或从1到0的跳变不超过两次的模式。例如，00000000（无跳变），00000111（一次跳变）和10001111（两次跳变）都被视为等价模式。 2. 其他跳变次数超过两次的模式则被归类为混合模式类，如10010111（四次跳变）。 3. 通过等价模式，可以大幅减少LBP模式的种类，提高统计效率，同时保持图像信息的有效表达。在纹理分类或人脸识别等应用中，等价模式的统计直方图可以更紧凑地代表图像特征，降低数据量且保持信息的完整性。 等价模式的引入，是LBP算法发展中的一个重要进步，它优化了原始LBP的计算复杂性，提高了特征描述的效率和鲁棒性，使得LBP算子在图像分析、纹理分类和人脸识别等领域展现出强大的应用潜力。通过不断地改进和扩展，LBP算法及其衍生版本至今仍然在计算机视觉领域发挥着重要作用。