LBP的局部二值模式特性提取方法

1.前言

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用于表征图像局部纹理特性的运算方法；其具备旋转不变性与灰度不变性等多项突出优势。该方法最初由T. Ojala、M. Pietikäinen以及D. Harwood于1994年提出，旨在实现纹理特征的提取。所提取的特征主要聚焦于图像中的局部区域，从而有效反映其纹理信息；

2.LBP特征描述

LBP算子最初被定义为在3×3的邻域窗口中，以中心像素的灰度值作为参考阈值，对周围8个相邻像素的灰度值进行比较。当某像素的灰度值高于中心像素时，对应位置会被标记为1；反之则标记为0。通过这种方式，3×3窗口内的8个像素点可生成一个由0和1组成的8位二进制序列。通常情况下，该序列会被转换成对应的十进制数值，即LBP编码，其可能的取值范围共有256种。这一数值被用来表征该区域的纹理特征。具体示例如下图所示：

2.1 LBP改进：圆形LBP算子

原始的 LBP 算子存在一个明显的不足，即其仅适用于固定半径范围内的局部区域，难以应对多样化的纹理特征，尤其是不同