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%% 此文件是LBP所有算法的调用示例
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear all
clc
addpath(genpath(pwd));%加载文件路径
%% 基本LBP算法
SrcImage= imread('l.BMP');
lbp=LBPoriginal(SrcImage); %8邻域基本LBP
lbp=LBPcircle(SrcImage,1,8); %圆域LBP
figure,
imshow(uint8(SrcImage)); %原图
figure,
lbpimage=LBPnormalize(lbp);
imshow(uint8(lbpimage)); %LBP图谱
figure,
HistogramData = Histogram(SrcImage); %原图直方图
bar(HistogramData,'k');
figure,
HistogramData = Histogram(lbpimage); %LBP图谱直方图
bar(HistogramData,'k');
imwrite(uint8(lbpimage),'2.bmp');
%% 旋转不变LBP
%SrcImage= imread('lena.jpg');
%lbp=LBProtation(SrcImage); %8邻域旋转不变LBP
%lbp=LBProtation(SrcImage,3.5,16); %圆域旋转不变LBP
%figure,
%imshow(uint8(SrcImage)); %原图
%figure,
%lbpimage=LBPnormalize(lbp); %LBP图谱
%imshow(uint8(lbpimage));
%figure,
%HistogramData = Histogram(SrcImage); %原图直方图
%bar(HistogramData,'k');
%figure,
%HistogramData = Histogram(lbpimage); %LBP图谱直方图
%bar(HistogramData,'k');
%% 均匀模式LBP
% SrcImage= imread('lena.jpg '); %读入图像
% lbp=LBPuniform( SrcImage,false); N=59; %8邻域均匀模式
% lbp=LBPuniform( SrcImage,true); N=10 ; %8邻域具有旋转不变性均匀模式
% lbp=LBPuniform( SrcImage,2.5, 12,false); N=135; %圆域均匀模式
% lbp=LBPuniform( SrcImage,2.5, 12,true); N=14; %圆域具有旋转不变性均匀模式
% figure,
% imshow(uint8(SrcImage)); %原图
% figure,
% HistogramData = Histogram(SrcImage); %原图直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% HistogramData = Histogram(lbp,N); %LBP图谱直方图
% bar(HistogramData,'k');
%% LBP/C
% SrcImage=imread('lena.jpg');
% [lbp Contrast]=Lbpcontrast(SrcImage); %8邻域LBPC
% [lbp Contrast]=Lbpcontrast(SrcImage,2.5,12); %圆域LBPC
% figure,
% imshow(uint8(SrcImage)); %原图
% figure,
% lbpimage=LBPnormalize(lbp);
% imshow(uint8(lbpimage)); %LBP图谱
% figure,
% lbpimagec=LBPnormalize(Contrast);
% imshow(uint8(lbpimagec)); %C图谱
% figure,
% HistogramData=Histogram(SrcImage); %原图直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% HistogramData=Histogram(lbpimage); %LBP图谱直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% HistogramDatac=Histogram(lbpimagec); %C图谱直方图
% bar(HistogramDatac,'k');
%% LBP/VAR
% SrcImage=imread('lena.jpg');
% [lbp Variance]=Lbpvariance(SrcImage); %8邻域LBPVAR
% [lbp Variance]=Lbpvariance(SrcImage,2.5,12); %圆域LBPVAR
% figure,
% imshow(uint8(SrcImage)); %原图
% figure,
% lbpimage=LBPnormalize(lbp); %LBP图谱
% imshow(uint8(lbpimage));
% figure,
% lbpimagevar=LBPnormalize(Variance); %VAR图谱
% imshow(uint8(lbpimagevar));
% figure,
% HistogramData=Histogram(SrcImage); %原图直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% HistogramData=Histogram(lbpimage); %LBP图谱直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% HistogramDatavar=Histogram(lbpimagevar); %VAR图谱直方图
% bar(HistogramDatavar,'k');
%% 多阈值LBP算法
% SrcImage=imread('lena.jpg');
% lbp=LBPmulthreshold(SrcImage,2); %8邻域多阈值LBP
% lbp=LBPmulthreshold(SrcImage,2.5,12,3); %圆域多阈值LBP
% figure,
% imshow(uint8(SrcImage)); %原图
% figure,
% lbpimage=LBPnormalize(lbp); %LBP图谱
% imshow(uint8(lbpimage));
% figure,
% HistogramData = Histogram(SrcImage); %原图直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% HistogramData = Histogram(lbpimage); %LBP图谱直方图
% bar(HistogramData,'k');
%% 多像素块LBP算法
% SrcImage= imread('lena.jpg');
% lbp=LBPmultblock(SrcImage,2); %8邻域多像素块LBP
% lbp=LBPmultblock(SrcImage,2,8,3); %圆域多像素块LBP
% figure,
% imshow(uint8(SrcImage)); %原图
% figure,
% lbpimage=LBPnormalize(lbp); %LBP图谱
% imshow(uint8(lbpimage));
% figure,
% HistogramData = Histogram(SrcImage); %原图直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% HistogramData = Histogram(lbpimage); %LBP图谱直方图
% bar(HistogramData,'k');
%% Improved LBP
% SrcImage= imread('lena.jpg');
% lbp = LBPimproved( SrcImage,8); %8或4邻域Improved LBP
% lbp = LBPimproved( SrcImage,2,8); %圆域Improved LBP
% imshow(uint8(SrcImage)); %原图
% figure,
% lbpimage=LBPnormalize(lbp); %LBP图谱
% imshow(uint8(lbpimage));
% figure,
% HistogramData = Histogram(SrcImage); %原图直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% HistogramData = Histogram(lbpimage); %LBP图谱直方图
% bar(HistogramData,'k');
%% 小波多尺度LBP
% SrcImage= imread('lena.jpg');
% histograms=LBPwavelet(SrcImage); %小波多尺度LBP
% figure,
% imshow(uint8(SrcImage));
% figure,
% HistogramData = Histogram(SrcImage); %原图直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure
% bar(uint8(histograms),'k')
%% Gabor多尺度LBP
% SrcImage=imread('face.bmp');
% histograms=LBPgabor(SrcImage,5,8); %Gabor多尺度LBP
% figure,
% imshow(uint8(SrcImage));
% figure,
% HistogramData = Histogram(SrcImage); %原图直方图
% bar(HistogramData,'k');
% figure,
% bar(histograms,'k')
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LBP算法程序.rar_LBP与阈值_lbp_lbp域_像素邻域
共39个文件
m:38个
jpg:1个
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2022-09-23
19:35:28
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原始的LBP算子定义在像素3*3的邻域内,以邻域中心像素为阈值,相邻的8个像素的灰度值与邻域中心的像素值进行比较,若周围像素大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,3*3邻域内的8个点经过比较可产生8位二进制数,将这8位二进制数依次排列形成一个二进制数字,这个二进制数字就是中心像素的LBP值,LBP值共有2828种可能,因此LBP值有256种。中心像素的LBP值反映了该像素周围区域的纹理信息。
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LBP算法程序.rar (39个子文件)
1-圆域LBP
Interpolate.m 930B
CircleTemplate.m 942B
LBPcircle.m 2KB
main.m 5KB
5-LBPvar
Lbpvariance_Circle.m 330B
Variance_Eight.m 1KB
Variance_Circle.m 2KB
Lbpvariance.m 351B
Lbpvariance_Eight.m 219B
直方图
Histogram.m 837B
7-多阈值LBP
LBPmulthreshold_Circle.m 2KB
LBPmulthreshold.m 366B
LBPmulthreshold_Eight.m 2KB
3-均匀模式
LBPuniform_Circle.m 2KB
LBPuniform_Eight.m 3KB
LBPuniform.m 588B
边界扩展
Expanboundary.m 953B
8-Improved LBP
0-基本LBP
LBPoriginal.m 2KB
LBPimproved_Eight.m 3KB
LBPimproved_Circle.m 2KB
LBPimproved.m 340B
9-小波多尺度LBP
mydwt.m 714B
LBPwavelet.m 1KB
mydwt2.m 1KB
downspl.m 301B
10-Gobor多尺度LBP
LBPgabor.m 2KB
mygabor.m 1KB
6-多像素块LBP
LBPmultblock.m 2KB
2-旋转不变LBP
LBProtation.m 440B
circle.m 735B
LBProtation_Eight.m 1KB
LBProtation_Circle.m 2KB
4-LBPc
Lbpcontrast_Circle.m 409B
Lbpcontrast_Eight.m 221B
Contrast_Eight.m 3KB
s10_4.jpg 5KB
Lbpcontrast.m 347B
Contrast_Circle.m 2KB
归一化
LBPnormalize.m 955B
共 39 条
- 1
钱亚锋
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