图像特征之局部二值模式

一:局部二值模式(LBP)介绍

局部二值模式(Local Binary Pattern)主要用来实现2D图像纹理分析。其基本思想是用每个像素跟它周围的像素相比较得到局部图像结构,假设中心像素值大于相邻像素值则则相邻像素点赋值为1,否则赋值为0,最终对每个像素点都会得到一个二进制八位的表示,比如11100111。假设3x3的窗口大小,这样对每个像素点来说组合得到的像素值的空间为[0~2^8]。这种结果我称为图像的局部二值模式或者简写为了LBP。

二:局部二值模式(LBP)扩展

对于这种固定窗口大小方式的局部二值模式,很多人很快就发现它的弊端,不能很好的反映出图像结构,于是高人纷纷上阵把它改为窗口大小可变,而且把矩形结构改成圆形结构。而且还总结出来如下一系列的典型结构单元:

该操作是基于原来的局部二值模式的扩展,所以又被称为扩展的局部二值模式。但是一旦改为圆形的时候,寻找八个点坐标可能会产生小数坐标,这个时候就需要通过插值方式产生该像素点的像素值,最常见的插值方式基于双线性插值。这样就完成了任意尺度上的局部二值模式的采样。

三:运行

输入图像与3x3默认的LBP运行结果如下:

在扩展模式下半径分别为1、3、5、7时候的运行结果:

相关各步与代码实现(基于OpenCV)

  1. 载入图像并显示
  1. 彩色图像转为灰度图像
  1. 默认3x3窗口LBP代码实现
  1. 扩展方式的LBP代码实现 a.双线性插值计算

b.LBP操作

LBP特征在人脸检测、对象检测,灰度图像纹理分析与修复方面都有应用,是每个图像处理算法工程师必备的知识之一。OpenCV中也实现了基于LBP的人脸级联检测器,实现人脸检测。

本文分享自微信公众号 - OpenCV学堂(CVSCHOOL)

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原始发表时间:2017-01-06

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