纹理特征LBP（local binary pattern,局部二值模式）

一、纹理特征LBP

     纹理是物体表明的固有特征之一，可认为是灰度（颜色）在空间以一定形式变化而产生的图案（模式）。LBP是一种用来描述图像局部纹理特征的算子，它的作用是进行特征提取，提取图像的局部纹理特征。
原始的LBP算子（local binary pattern,局部二值模式）定义在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0.

3*3领域内的8个点可以产生8Bit的无符号数，即得到该窗口的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。

                     

 
LBP纹理特征向量，一般以图像的分块LBP直方图表示，具体计算步骤如下：
1、将图像划分为N*N的图像子块，计算每个块每个像素的LBP值
2、对每个子块进行直方图统计，得N*N图像子块的直方图
3、利用N*N个子块的直方图，描述该图像的纹理特征。

二、LBP的提升版本

     原始的LBP提出后，研究人员不断对其提出了各种改进和优化。改变了P、R，方形成圆形

      基本的LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子。

三、LBP的亮度变化鲁棒性以及灰度尺度不变

     窗口的9个像素的灰度值出现了亮度的非线性变换或者线性变换，只要中心像素的灰度值与8邻域内像素的灰度值的大小关系不变。

四、旋转不变性LBP


       旋转不变模式LBP能够在图片发生一定的倾斜时也能得到相同的结果
下面我们以一个P=8，R=1.0的圆形窗口作为例子，讲解LBP算子的旋转不变性。令中心点的灰度值为gc，8邻域内的8个像素灰度值分别为gi={g0,g1,…,g7}，当图像发生旋转时，圆形邻域内的灰度值gi是在以gc为中心R为半径的圆周上运动的。

我们可以发现，只要我们取上述枚举出来的值的最小值，就可以消除旋转带来的影响。例如我们得到一个二进制的LBP值10000011（也就是原图逆时针旋转45度），然后不断对这个二进制进行向右循环移位（加上它本身，总共有8种取值可能），之后取最小结果就是该窗口的LBP值。结果分析看下图。共36种

                         

 

五、uniform LBP

      旋转LBP模式同样存在缺陷，大量的实验证明LBP模式的36种情况在一幅图像中分布出现的频率差异较大，得到的效果并不是很好。因此人们提出了均匀LBP模式即uniform LBP。
     均匀模式就是一个二进制序列从0到1或是从1到0的变过不超过2次（这个二进制序列首尾相连）。比如：10100000的变化次数为3次所以不是一个uniform pattern。所有的8位二进制数中共有58(变化次数为0的有2种，变化次数为1的有0种，变化次数为2的有56种)个uniform pattern.为什么要提出这么个uniform LBP呢，因为研究者发现他们计算出来的大部分值都在这58种之中，可达到90%以上，所以他们把值分为59类，58个uniform pattern为一类，其它的所有值为第59类。59=(2+0+56)+1,这样直方图从原来的256维变成59维。起到了降维的作用。
                              

六、旋转不变的uniform LBP

      即在uniform LBP中，开始7行的每一行为旋转不变，被编为一个编码值，对应上图中第一行的1-7个模式。再加上 全1和全0  共9个