图像处理——基于纹理分类的LBP算法及matlab+python算法实现
纹理是图像分析中的常用概念，是由于物体表面物理属性不同所引起的能够表示某个特定表面特征的灰度或者颜色信息。与其他图像特征相比，纹理反映了图像灰度模式的空间分布，包含了凸显更多表面信息及其周围环境的关系，更好的兼顾了图像的宏观信息与微观结构。但是在现实世界中的纹理并不像实验中的那么规整，存在着很多变化，而且，很多纹理分类的方法计算复杂度过高，难以实用化。为了解决这些问题，可以采用改进型的局部二值模式进行纹理分类。改进型的局部二值模式(Local Binary Patterns)具有灰度不变性、旋转不变性、.能够多分辨率分析等优点。
1 概述
二维纹理分析有许多潜在的应用，比如工业表面检查、遥感、生物图片分析，但是很少的例子能够成功发现纹理。主要的问题是现实世界中，由于方向、尺度及其他视觉外观的变化导致纹理常常是不均一的，灰度尺度不变性通常变得非常重要，因为不均匀的光照或图像内大幅变化变化。然而已经提出的纹理测量算法计算量太大，比如灰度共生矩阵等算法。
绝大多数纹理分类方法都显示或隐式的假设，待分类的位置样本与训练样本在空间大小、方向和灰度尺度属性上都一致。现实中的纹理受变化的光照条件影响，可以存在任意空间分辨率和旋转方向。
1.1 纹理
纹理是图像分析中常用的概念，是由于物体表面物理属性不同所引起的能够表示某个特定表面特征的灰度或者颜色信
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