Uniform LBP

简介：
Uniform LBP（局部二值模式）是一种改进的纹理描述方法，通过简化LBP运算来提高图像处理效率和特征提取能力，在人脸识别、图像分类等领域有广泛应用。 均匀局部二值模式（Uniform Local Binary Patterns，简称uLBP）是一种在计算机视觉与图像处理领域广泛应用的特征描述符。这种算法主要用于纹理分类、人脸识别及行为识别等多种任务中，因其计算简单且具有很好的旋转不变性和灰度不变性而受到青睐。 传统Local Binary Pattern (LBP) 算法通过比较图像像素点邻域内各像素值与中心像素进行构建二进制码，并将所有可能的二进制码映射到一个固定的维数（通常是256维）。然而，这样的高维度特征空间包含大量冗余信息，且部分编码出现频率极低，对分类性能贡献不大。“uniformLBP”正是为了解决这个问题。它通过特定规则筛选出均匀分布的码字，使得每个码字在各种纹理上的概率更加均衡，从而减少了特征维数至59维。 这样的降维处理不仅能减少计算量，还能提高分类器的性能，因为去除了噪声和不重要的特征。实现uLBP通常包括以下步骤：1. 定义邻域大小（如3x3或5x5），选择合适的邻域；2. 比较像素值，并构建二进制码；3. 筛选均匀码字，根据定义筛选出那些在旋转过程中只改变有限次的码字；4. 编码映射，将筛选后的均匀码字映射到59维空间中；5. 统计图像中的每个像素点对应的uLBP编码出现频率，形成最终的特征向量。 这些特征向量可以作为支持向量机、神经网络等分类器的输入，或者用于其他复杂特征提取方法的基础。理解uLBP的工作原理和MATLAB实现有助于更好地应用于自己的项目中，并提升算法效率与准确性。