本资源提供了一套用于提取和分析LBP（局部二值模式）纹理特征的MATLAB官方代码及其配套测试用例。适用于图像处理与计算机视觉领域，帮助研究人员快速评估和理解LBP特性在不同场景下的应用效果。
**LBP纹理特征**
局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种广泛应用于图像处理与计算机视觉领域的纹理特征提取方法。它具有计算简单、鲁棒性强以及对光照变化不敏感等优点，常用于纹理分类、人脸识别和行为识别等多个场景。
在MATLAB环境中实现LBP通常包括以下几个步骤：
1. **像素比较**：对于图像中的每个像素点，将其与邻域内的其他像素进行灰度值的比较。邻域的选择通常是围绕该中心像素的小圆形或方形区域。
2. **二进制编码**：如果某个邻域内像素的灰度值大于中心像素，则在对应的二进制位上设置为1；否则，设为0。这一过程将邻域内的相对关系转换成一个二进制数。
3. **形成模式**：所有邻域像素经过上述比较后的结果组合成一个固定长度的二进制字符串，这就是LBP模式。
4. **统计分析**：统计图像中各种不同LBP模式出现的频率，并将这些频率作为纹理特征向量使用。
在提供的MATLAB代码文件中有以下四个关键部分：
- **lbp.m**：这个核心算法实现文件涵盖了像素比较、二进制编码以及形成模式的过程。
- **getmapping.m**：根据描述，此文件可能用于生成LBP模式到灰度值的映射函数，以便于后续统计分析。
- **cont.m**：该部分实现了连续局部二值模式（Continuous LBP）或旋转不变性局部二值模式（Rotation Invariant LBP），这两种变体提高了LBP对图像旋转变化的鲁棒性。
- **lbptest.m**：测试用例文件，用于验证LBP算法的有效性和性能。在此部分中通常会加载图像、调用前述函数，并显示或输出结果。
在实际应用过程中，为了获得更佳分类效果，常常结合其他特征提取方法如方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）或者灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM），并可能需要使用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)或神经网络模型进行训练和分类。
LBP是一种强大的纹理特征提取方法，MATLAB提供了便捷的工具来实现与测试。通过深入理解与调整代码可以应用于各种图像分析任务，并提升系统性能。
5星
