基于Matlab局部二值模式(LBP)的图像特征提取与分析

局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）是一种用于纹理分析的有效特征提取方法。本研究旨在利用LBP技术对图像进行特征提取，并通过实验验证其在图像分析中的有效性。

项目信息

编号：MCV-13
大小：7M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b

项目介绍

本文所使用的LBP方法包括以下步骤：首先，使用getmapping.m函数生成LBP编码映射表；然后，利用lbp.m函数对输入图像进行LBP特征提取；最后，通过LBP_test.m脚本对提取的特征进行分析和可视化。

实验数据包括若干张测试图像（如4.jpg和灰度图.jpg），并通过生成LBP特征直方图（LBP特征直方图.fig和LBP特征直方图.jpg）和特征提取图（LBP特征提取图.jpg）来展示结果。实验结果表明，LBP方法能够有效地提取图像的纹理特征，为图像分类和识别提供了坚实的基础。

项目报告

Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对LBP_test.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

– 运行LBP_test.m
1.灰度图

分析：这是原始的灰度图像，它是图像预处理的结果，通过将彩色图像转换为灰度图像得到的。灰度图像保留了图像的亮度信息，去掉了颜色信息，为后续的LBP特征提取做好了准备。

2.LBP特征提取图

分析：这幅图显示了通过LBP算法提取的图像特征。LBP特征能够有效地捕捉图像的局部纹理信息。每个像素的LBP值是通过比较该像素与其邻域像素的灰度值得到的。图中较亮的区域表示较高的LBP值，较暗的区域表示较低的LBP值。

3.LBP特征直方图

分析：这是通过计算LBP特征得到的直方图。直方图展示了图像中不同LBP值的分布情况。上图为基于均匀模式的LBP直方图，下图为使用默认参数的LBP直方图。可以看到，直方图的峰值反映了图像中主要的纹理特征，直方图的形状和峰值位置可以用于图像分类和识别。

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)