圖像特征之局部二值模式

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一：局部二值模式（LBP）介紹

局部二值模式(Local Binary Pattern)主要用來(lái)實(shí)現(xiàn)2D圖像紋理分析。其基本思想是用每個(gè)像素跟它周圍的像素相比較得到局部圖像結(jié)構(gòu)，假設(shè)中心像素值大于相鄰像素值則則相鄰像素點(diǎn)賦值為1，否則賦值為0，最終對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)都會(huì)得到一個(gè)二進(jìn)制八位的表示，比如11100111。假設(shè)3x3的窗口大小，這樣對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)來(lái)說(shuō)組合得到的像素值的空間為[0~2^8]。這種結(jié)果我稱為圖像的局部二值模式或者簡(jiǎn)寫為了LBP。

二：局部二值模式（LBP）擴(kuò)展

對(duì)于這種固定窗口大小方式的局部二值模式，很多人很快就發(fā)現(xiàn)它的弊端，不能很好的反映出圖像結(jié)構(gòu)，于是高人紛紛上陣把它改為窗口大小可變，而且把矩形結(jié)構(gòu)改成圓形結(jié)構(gòu)。而且還總結(jié)出來(lái)如下一系列的典型結(jié)構(gòu)單元：

該操作是基于原來(lái)的局部二值模式的擴(kuò)展，所以又被稱為擴(kuò)展的局部二值模式。但是一旦改為圓形的時(shí)候，尋找八個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)可能會(huì)產(chǎn)生小數(shù)坐標(biāo)，這個(gè)時(shí)候就需要通過(guò)插值方式產(chǎn)生該像素點(diǎn)的像素值，最常見的插值方式基于雙線性插值。這樣就完成了任意尺度上的局部二值模式的采樣。

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三：運(yùn)行

輸入圖像與3x3默認(rèn)的LBP運(yùn)行結(jié)果如下：

在擴(kuò)展模式下半徑分別為1、3、5、7時(shí)候的運(yùn)行結(jié)果：

相關(guān)各步與代碼實(shí)現(xiàn)（基于OpenCV）

1. 載入圖像并顯示

   
   

2. 彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像

   
   

3. 默認(rèn)3x3窗口LBP代碼實(shí)現(xiàn)

   
   

4. 擴(kuò)展方式的LBP代碼實(shí)現(xiàn)

   a.雙線性插值計(jì)算

   
   

   b.LBP操作

   

   LBP特征在人臉檢測(cè)、對(duì)象檢測(cè)，灰度圖像紋理分析與修復(fù)方面都有應(yīng)用，是每個(gè)圖像處理算法工程師必備的知識(shí)之一。OpenCV中也實(shí)現(xiàn)了基于LBP的人臉級(jí)聯(lián)檢測(cè)器，實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

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