????LBP（Local Binary Pattern祈纯，局部二值模式）是一種用來(lái)描述圖像局部紋理特征的算子妙痹；它具有旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性等顯著的優(yōu)點(diǎn)。用于紋理特征提取拖吼。而且，提取的特征是圖像的局部的紋理特征这吻。
原始的LBP算子定義為在3*3的窗口內(nèi)吊档，以窗口中心像素為閾值，將相鄰的8個(gè)像素的灰度值與其進(jìn)行比較唾糯，若周?chē)袼刂荡笥谥行南袼刂档∨穑瑒t該像素 點(diǎn)的位置被標(biāo)記為1，否則為0移怯。這樣香璃，3*3鄰域內(nèi)的8個(gè)點(diǎn)經(jīng)比較可產(chǎn)生8位二進(jìn)制數(shù)（通常轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)即LBP碼，共256種）舟误，即得到該窗口中心像 素點(diǎn)的LBP值葡秒，并用這個(gè)值來(lái)反映該區(qū)域的紋理信息。
顯而易見(jiàn)的是，上述提取的LBP算子在每個(gè)像素點(diǎn)都可以得到一個(gè)LBP“編碼”眯牧，那么蹋岩，對(duì)一幅圖像（記錄的是每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值）提取其原始的LBP算子之后，得到的原始LBP特征依然是“一幅圖片”（記錄的是每個(gè)像素點(diǎn)的LBP值）学少。
LBP的應(yīng)用中剪个，如紋理分類(lèi)、人臉?lè)治龅劝嫒罚话愣疾粚BP圖譜作為特征向量用于分類(lèi)識(shí)別扣囊，而是采用LBP特征譜的統(tǒng)計(jì)直方圖作為特征向量用于分類(lèi)識(shí)別。
????對(duì)LBP特征向量進(jìn)行提取的步驟
∪蘖啤（1）首先將檢測(cè)窗口劃分為16×16的小區(qū)域（cell）如暖；
（2）對(duì)于每個(gè)cell中的一個(gè)像素忌堂，將相鄰的8個(gè)像素的灰度值與其進(jìn)行比較盒至，若周?chē)袼刂荡笥谥行南袼刂担瑒t該像素點(diǎn)的位置被標(biāo)記為1士修，否則為0枷遂。這樣，3*3鄰域內(nèi)的8個(gè)點(diǎn)經(jīng)比較可產(chǎn)生8位二進(jìn)制數(shù)棋嘲，即得到該窗口中心像素點(diǎn)的LBP值酒唉；
（3）然后計(jì)算每個(gè)cell的直方圖沸移，即每個(gè)數(shù)字（假定是十進(jìn)制數(shù)LBP值）出現(xiàn)的頻率痪伦；然后對(duì)該直方圖進(jìn)行歸一化處理。
”⒙唷（4）最后將得到的每個(gè)cell的統(tǒng)計(jì)直方圖進(jìn)行連接成為一個(gè)特征向量网沾，也就是整幅圖的LBP紋理特征向量；
然后便可利用SVM或者其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類(lèi)了蕊爵。
