LBP算法提取图片纹理特征图

一、项目目标

采用LBP算法提取图片的纹理特征图。

二、LBP算法原理

LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Patterns。最初功能为辅助图像局部对比度，并不是一个完整的特征描述子。在数字图像处理和模式识别领域，后来提升为一种有效的纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息，对光照具有不变性。LBP有很多变种，或说改进。单纯的LBP记录像素点与其周围像素点的对比信息，或说差异。从图1我们看到，最左边的是原图，标号为example。我们要检测某个像素点的某些信息，在图1中，对于9个方格中中间方格（方格中的数字是像素点灰度值大小），做一个阈值化处理。大于等于中心点像素的，则标记为1，小于的则标记为0。最后将中心像素点周围的11110001二进制数化为十进制数，得到LBP值。

其中进制数11110001的顺序并无硬性要求，只要在同一处理中保持相同的顺序即可。
但是这样的LBP描述特征能力有限，且不具备旋转不变性。很容易想象，如果图片进行了旋转，则LBP值也会随之改变。

三、代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace std; Mat LBP(Mat src_image); int main()
{   Mat img0 = imread("src.jpg");    cv::imshow("原图", img0); LBP(img0);    cvWaitKey(0);   return 0;
} Mat LBP(Mat src_image)
{     //源图像预处理  cv::Mat Image(src_image.rows, src_image.cols, CV_8UC1);  //建立一个与src_image等高等宽的单通道图像Imagecv::Mat lbp(src_image.rows, src_image.cols, CV_8UC1);    //建立一个与src_image等高等宽的单通道图像lbp  if (src_image.channels() == 3)        cvtColor(src_image, Image, CV_BGR2GRAY);   //LBP只能处理灰度图像，转化为灰度图  unsigned center = 0;   //提取需要计算LBP值得中心点的灰度值    unsigned center_lbp = 0;     //计算center处的LBP值  //计算LBP图像   for (int row = 1; row < Image.rows - 1; row++)    {       for (int col = 1; col < Image.cols - 1; col++)        {           center = Image.at<uchar>(row, col);          center_lbp = 0;            if (center <= Image.at<uchar>(row - 1, col - 1))              center_lbp += 1;  //8位二进制数第0位置1       if (center <= Image.at<uchar>(row - 1, col))              center_lbp += 2;  //8位二进制数第1位置1       if (center <= Image.at<uchar>(row - 1, col + 1))             center_lbp += 4;  //8位二进制数第2位置1       if (center <= Image.at<uchar>(row, col - 1))              center_lbp += 8;  //8位二进制数第3位置1       if (center <= Image.at<uchar>(row, col + 1))             center_lbp += 16; //8位二进制数第4位置1       if (center <= Image.at<uchar>(row + 1, col - 1))             center_lbp += 32; //8位二进制数第5位置1       if (center <= Image.at<uchar>(row + 1, col))             center_lbp += 64; //8位二进制数第6位置1       if (center <= Image.at<uchar>(row + 1, col + 1))                center_lbp += 128;     //8位二进制数第7位置1      //把center处计算好的LBP值存放在lbp图像的相应位置lbp.at<uchar>(row, col) = center_lbp;                 }   }   cv::imshow("LBP纹理图", lbp);    waitKey(10);    cv::imshow("灰度图", Image); waitKey(10);    return lbp;
}

四、项目结果

原图：

灰度图：

纹理特征图：

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一、项目目标

二、LBP算法原理

三、代码

四、项目结果

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