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局部二进制模式(Local Binary Pattern,简称LBP)是一种用于描述图像局部纹理特征的非参数算子,具有旋转不变性和灰度不变性等显著优势。以下是关键信息整合:
通过比较中心像素与周围像素的灰度值,将差异编码为二进制模式。例如,若中心像素灰度高于周围像素,则对应位为1,否则为0,形成二进制数作为特征描述符。
核心优势
- 旋转不变性:
LBP特征在图像旋转时保持不变,适用于姿态变化场景;
- 灰度不变性:仅依赖像素相对强度差异,对全局灰度变化不敏感。
应用领域
广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别、工业检测及遥感图像分析等,尤其在掌纹特征提取中表现突出。
变体与扩展
包括圆形邻域LBP(LBPP)、局部定向模式(LDP)等变体,通过调整邻域形状或方向增强特征描述能力。
计算特点
算法简单高效,计算复杂度低,适合实时或资源受限场景。