一、LBP算子
局部二值模式是一種灰度范圍內的非參數描述子，具有對灰度變化不敏感且計算速度快等優點[1].LBP算子利用中心像素的領域像素與中心像素的比較結果進行編碼。常見的LBPP,R模式有：
P,R分別代表領域像素點的個數和領域半徑，上圖所示分別為8點半徑為1；16點半徑為2；8點半徑為2的模式。
LBP算子計算實例如下：從左上角開始，沿順時針方向依次與中心像素進行比較，如果大於等於中心像素的取值為1，否則為0.得到一個01序列，我們視為一個二進制數。將二進制數轉化為十進制數即可。
LBP算子的數學表述如下：
以下，我們根據實例來編寫代碼：
clear all;
clc;
img=imread('lena.jpg');
img=rgb2gray(img);
[m,n]=size(img);
imgn=zeros(m,n);
for i=2:m-1
for j=2:n-1
for p=i-1:i+1
for q =j-1:j+1
if img(p,q) > img(i,j)||img(p,q) ==img(i,j)
if p~=i || q~=j
if(p==i&&q==j-1)
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^0;
end
if(p==i+1&&q==j-1)
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^1;
end
if(p==i+1&&q==j)
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^2;
end
if(p==i+1&&q==j+1)
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^3;
end
if(p==i&&q==j+1)
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^4;
end
if(p==i-1&&q==j+1)
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^5;
end
if(p==i-1&&q==j)
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^6;
end
if(p==i-1&&q==j-1)
imgn(i,j)=imgn(i,j)+2^7;
end
end
end
end
end
end
end
figure;subplot(1,2,1),imshow(img),title('原圖');
subplot(1,2,2),imshow(imgn,[]),title('LBP');
代碼輸出結果如下：
二、旋轉不變LBP算子
在LGS算子里，我們提到，這一類算子雖然在刻畫領域相對明暗時非常有效，但是一旦圖像發生旋轉，則立即失效。與LGS算子不同的是，LBP算子中的P個位於同一個圓上，我們單純考慮算子的圖形時，算子每轉過360/P度時，圖形都能與原來重合，這是LGS算子難以做到。所以我們也因此就引入了旋轉不變LBP算子。
我們考慮酒桌上轉盤上的菜，我們知道無論轉盤如何旋轉，轉盤上的菜品相對位置都是不變的。也就是說，如果我們將眼前的菜按順時針標記為0123456789。在他旋轉的過程中，我們總能在桌子前的某一位置按照0123456789確定這一桌菜確實就是我所參與飯局的這一桌菜。
我們回來考慮圖像，旋轉不變性，我們也只需要考慮算子在旋轉過程中是否滿足某一准則。正如我們說到的酒桌的例子一樣。對於一個8點LBP算子而言，經過不同角度的旋轉，我們最終會有8個序列組成的二進制數，也就是說能產生8個十進制數，如果我們以最小的那個二進制數為標記，經過旋轉，大於它的LBP算子我們一律以最小值來考慮，經過旋轉，但得到的算子結果是一樣的。這樣就能克服旋轉帶來的變化。
其數學表達為：
三、局部三值模式
在LBP算子的基礎之上，三值模式非常好理解。
即把原來非1即0的情況，改成了1，0，-1的情況。
與LBP算子不同的是，由於引入了-1，會出現負數的情況，所以在三值模式下，算子分程一正一負進行編碼。
由於中心像素作為閾值的存在，使得LTP算子具有更好的光照魯棒性，能提升其鑒別能力。
代碼如下：
img=imread('lena.jpg');
img=rgb2gray(img);
t=5;
img=double(img);
[m n]=size(img);
imgn_upper=zeros(m,n);%初始化結果矩陣(正值)
imgn_lower=zeros(m,n);%初始化結果矩陣(負值)
for i=2:m-1
for j=2:n-1
for p=i-1:i+1%遍歷周邊像素
for q =j-1:j+1
if p~=i || q~=j %不取目標像素
%%%正值提取結果
if (img(p,q) - img(i,j))>t||(img(p,q) - img(i,j))==t
if(p==i&&q==j-1)
imgn_upper(i,j)=imgn_upper(i,j)+2^0;
end
if(p==i+1&&q==j-1)
imgn_upper(i,j)=imgn_upper(i,j)+2^1;
end
if(p==i+1&&q==j)
imgn_upper(i,j)=imgn_upper(i,j)+2^2;
end
if(p==i+1&&q==j+1)
imgn_upper(i,j)=imgn_upper(i,j)+2^3;
end
if(p==i&&q==j+1)
imgn_upper(i,j)=imgn_upper(i,j)+2^4;
end
if(p==i-1&&q==j+1)
imgn_upper(i,j)=imgn_upper(i,j)+2^5;
end
if(p==i-1&&q==j)
imgn_upper(i,j)=imgn_upper(i,j)+2^6;
end
if(p==i-1&&q==j-1)
imgn_upper(i,j)=imgn_upper(i,j)+2^7;
end
%%%負值提取結果
elseif (img(p,q) - img(i,j))<-t||(img(p,q) - img(i,j))==-t
if(p==i&&q==j-1)
imgn_lower(i,j)=imgn_lower(i,j)+2^0;
end
if(p==i+1&&q==j-1)
imgn_lower(i,j)=imgn_lower(i,j)+2^1;
end
if(p==i+1&&q==j)
imgn_lower(i,j)=imgn_lower(i,j)+2^2;
end
if(p==i+1&&q==j+1)
imgn_lower(i,j)=imgn_lower(i,j)+2^3;
end
if(p==i&&q==j+1)
imgn_lower(i,j)=imgn_lower(i,j)+2^4;
end
if(p==i-1&&q==j+1)
imgn_lower(i,j)=imgn_lower(i,j)+2^5;
end
if(p==i-1&&q==j)
imgn_lower(i,j)=imgn_lower(i,j)+2^6;
end
if(p==i-1&&q==j-1)
imgn_lower(i,j)=imgn_lower(i,j)+2^7;
end
end
end
end
end
end
end
subplot(1,2,1),imshow(imgn_upper,[]),title('LTP正值提取');
subplot(1,2,2),imshow(imgn_lower,[]),title('LTP負值提取');
代碼輸出結果：
參考文獻;
[1]李思.復雜光照下圖像特征提取.（D）.西安：長安大學，2018.
2019-05-08
17:32:43