matlab練習程序（LBP，局部二值模型）

一種圖像特征的提取算法。

算法步驟：

1.用3*3的模板對圖像每個像素進行處理，比較當前像素和周圍像素的大小，將大於當前像素的置1，小於的置0。

2.對這周圍八個像素進行編碼，這八個0和1正好是可以組成一個byte數，然后按一定的規則組成這個無符號數。

3.把這個數賦值給當前像素。

4.通常對處理后的圖像進行區域划分，比如分成4*4 、10*10或16*16的區域，對每個區域求得直方圖，得到16、100或256個直方圖。（划分都不是固定的）

5.這些直方圖就是特征了，可以根據需要任意使用了。

下面是簡單的實現：

clear all;
close all;
clc;

img=imread('lena.jpg');
[m n]=size(img);

imgn=zeros(m,n);
for i=2:m-1
   for j=2:n-2 
        
       pow=0;
        for p=i-1:i+1
            for q =j-1:j+1
                if img(p,q) > img(i,j)
                    if p~=i || q~=j         %有的文章這里是3*3的順時針編碼，我就按處理順序編碼了。
                                            %反正都是特征描述啥的，只要按相同規則就行了。
                      imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^pow;
                      pow=pow+1;
                    end
                end
            end
        end
            
   end
end
figure;
imshow(imgn,[]);
hist=cell(1,4);     %划分四個區域求直方圖，10*10的太多了，這里搞簡單點
hist{1}=imhist(img(1:floor(m/2),1:floor(n/2)));
hist{2}=imhist(img(1:floor(m/2),floor(n/2)+1:n));
hist{3}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,1:floor(n/2)));
hist{4}=imhist(img(floor(m/2)+1:m,floor(n/2)+1:n));
for i=1:4
   figure;
   plot(hist{i});
end

效果：

原圖

LBP特征圖

直方圖1

直方圖2

直方圖3

直方圖4

參考：

1.http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6292905

2.http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7425483