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图像特征提取:局部二值模式(LBP)
阅读量:2089 次
发布时间:2019-04-29

本文共 462 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

一、LBP算子

  局部二值模式是一种灰度范围内的非参数描述子,具有对灰度变化不敏感且计算速度快等优点[1].LBP算子利用中心像素的领域像素与中心像素的比较结果进行编码。常见的LBP_{P,R}模式有:

       P,R分别代表领域像素点的个数和领域半径,上图所示分别为8点半径为1;16点半径为2;8点半径为2的模式。

  LBP算子计算实例如下:从左上角开始,沿顺时针方向依次与中心像素进行比较,如果大于等于中心像素的取值为1,否则为0.得到一个01序列,我们视为一个二进制数。将二进制数转化为十进制数即可。

       LBP算子的数学表述如下:

       结果:

 

二、旋转不变LBP算子

  对于一个8点LBP算子而言,经过不同角度的旋转,我们最终会有8个序列组成的二进制数,也就是说能产生8个十进制数,如果我们以最小的那个二进制数为标记,经过旋转,大于它的LBP算子我们一律以最小值来考虑,则得到的算子结果是一样的。

其数学表达为:

 

三、局部三值模式

  在LBP算子的基础之上,把原来非1即0的情况,改成了1,0,-1的情况。

结果:

参考:

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