【紋理特征提取】基於matlab局部二值模式LBP圖像紋理特征提取【含Matlab源碼 1931期】

一、獲取代碼方式

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二、局部二值模式LBP圖像紋理特征提取簡介

1 局部二值模式
LBP是一種用來描述圖像局部紋理特征的算法,具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著優點。原始的LBP是在3×3的窗口中,以中心像素點的像素值為閾值,將鄰域8個像素點的值和閾值進行比較,若鄰域點的像素值大於中心像素點,則記為1,否則記為0,然後按照規定的編碼方向,給不同的鄰域點賦予不同的權重,將二進制序列轉換一個無符號十進制數,並用該值作為像素點的LBP特征值,其過程如圖1所示。Ojala最初提出的LBP算子存在無法提取大尺寸結構紋理的缺點,為了解决這一問題,Ojala做出改進,將3×3鄰域擴展到任意鄰域,並用圓形鄰域代替正方形鄰域,改進後的LBP算子允許在半徑為R的圓形鄰域內有任意多個像素點。綜上,對於一幅圖像S上的任意像素點S(i,j),將以S(i,j)為中心,半徑為R的內含有P個采樣點的區域稱為其局部鄰域(P,R),則像素點S(i,j)的LBP值可以定義為:

式中:gc代錶中心像素S(i,j)的灰度值,gp代錶采樣點灰度值。這種方法獲取的LBP值具有線性灰度不變性,但是在圖像發生旋轉時,相應的LBP值也會發生改變。為了解决旋轉不變性的問題,Ojala等[11]提出了基於旋轉不變性的LBP算法。對同一個中心點,以不同的鄰域像素點作為起點進行二進制編碼,從而得到一系列的二進制編碼,選取其中最小的值作為該鄰域的LBP值。

圖1 局部二值模式提取過程

三、部分源代碼

clc;close all;clear;

img=imread('lena512color.tiff');
img=imresize(img,[256,256]);
figure, imshow(img);

四、運行結果

五、matlab版本及參考文獻

1 matlab版本
2014a

2 參考文獻
[1] 蔡利梅.MATLAB圖像處理——理論、算法與實例分析[M].清華大學出版社，2020.
[2]楊丹,趙海濱,龍哲.MATLAB圖像處理實例詳解[M].清華大學出版社，2013.
[3]周品.MATLAB圖像處理與圖形用戶界面設計[M].清華大學出版社，2013.
[4]李松,蔡航,於蒙.基於自適應局部二值模式的紋理特征提取方法[J].計算機應用與軟件. 2019,36(09)

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