局部二值模式（Local Binary Pattern, 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。它简单且计算效率高，常用于纹理分类、人脸识别、行为识别等多个任务。LBP方法通过比较像素点及其邻域像素的灰度差异，生成一种表示邻域结构的编码，以此来捕获图像的局部特性。
LBP操作的基本步骤如下：
1. **中心像素与邻域像素比较**：选择一个像素为中心像素，检查其周围的邻域像素。通常采用8邻域或4邻域，即以该像素为中心的一圈像素。
2. **灰度比较**：将中心像素的灰度值与每个邻域像素的灰度值进行比较。如果邻域像素的灰度值小于中心像素，则对应的位被设置为0；反之，设置为1。
3. **生成二进制字符串**：根据上述比较结果，形成一个二进制字符串，该字符串描述了邻域像素相对于中心像素的灰度关系。
4. **转换为旋转不变的LBP码**：为了使LBP特征不受图像旋转影响，可以使用一个固定顺序的邻域像素进行比较，例如顺时针或逆时针。这样生成的LBP码是旋转不变的。
5. **统计分析**：LBP码可以进一步用于统计分析，如计算直方图，这有助于区分不同图像或图像的不同区域。
在MATLAB中实现LBP，通常会涉及到以下函数和概念：
- **imread**：读取图像文件，确保设置好正确的图像路径。
- **im2double**：将图像数据转换为双精度浮点型，便于后续计算。
- **neighborhood**：定义邻域操作，如使用`fspecial('disk', radius)`创建一个圆形邻域。
- **im2col**：将图像数据展开成列向量，方便对邻域进行操作。
- **compare**：比较中心像素和邻域像素的灰度值，生成二进制矩阵。
- **bitwisexor** 或 **bsxfun(@eq)**：进行位运算，生成二进制字符串。
- **reshape**：将二进制矩阵恢复为原始图像尺寸。
- **uint8**：将二进制矩阵转换为无符号整数类型，得到LBP码图像。
在提供的压缩包文件中，"LBP"可能是一个MATLAB脚本或函数，用于执行上述步骤并计算LBP特征。运行这个文件之前，确保设置好工作路径，确保图像文件位于MATLAB可以访问的位置，并且图像格式正确。此外，如果脚本需要特定的参数，如邻域大小、旋转不变性等，也需要按照脚本说明进行设置。
LBP是一种强大的特征提取工具，它在许多图像处理任务中都表现出色。MATLAB作为强大的科学计算环境，提供了丰富的函数库支持LBP的实现。通过理解和应用LBP，我们可以有效地分析和理解图像数据，为各种计算机视觉问题提供解决方案。
2025-05-28 10:24:02
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根据博文中uniform LBP/旋转不变性等价或均匀LBP 原理，编写相应C++代码，并测试与python函数skimage.feature.local_binary_pattern函数结果几乎一致。
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Gabor,GMRF,LBP纹理特征提取方法_MATLAB,可以用来提取图像特征，用来做图像识别和分类
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基于matlab平台的LBP算法实现人脸识别。
2022-11-01 21:19:11
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lbp代码matlab
miccai2013
MICCAI
2013代码-通过关节水平集分割多个重叠的子宫颈细胞。
论文引文：[待更新...]
====================里面有什么？
数据集：文件夹“
./ims”中的四个真实的EDF巴氏涂片图像和综合测试/培训图像。
本文的Matlab代码。
====================运行之前
此代码需要用于GMM密度估计，Quick
Shift和LBP的第三方库。
您需要单独下载它们。
1.1统计模式识别工具箱：
1.2
VLFeat：
1.3
LBP
：（下载文件“
lbp.m”和“
getmapping.m”）
该代码与Matlab
R2012b或更高版本兼容。
====================如何运行？
调用脚本“
Run.m”。
第7行中调用函数Runner_inOne（...）的参数引用：
1.1'EDF'-真正的子宫颈抹片检查图像
1.2'测试'-综合测试图像
1.3'火车'-综合训练图像
2022-09-29 11:26:57
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