少有人走的路

本篇文章仅为本人加深图像处理算法的理解，有不严谨的地方，不作为学习的参考。
参考书籍：精通Matlab数字图像处理与识别，张铮等，人民邮电出版社。

局部二进制模式（LBP），最早用于图像纹理的描述，其在描述局部区域的特征方面有着卓越的能力。

1.理论基础

图像多为分区图像，标准的LBP直方图的维数较高，且局部直方图过于稀疏。基于此提出统一化模式的概念。
统一化模式：二进制串***循环***变化的次数小于等于2.大于2的为非统一化模式。
每个统一化模式占一个收集箱，非统一化模式统一占一个收集箱。如8邻域，收集箱的个数为：2+0+56+1=59.
分为：

3.统一化LBP算子matlab程序实现

3.1生成映射表

function  vecmapping=getmapping1(sp);
%生成映射表
%  sp为采样点个数
cnt=sp;
bits=zeros(1,8);
vecmapping=zeros(1,256);
ibcnt=1;
for i=0:255
    num=i;
    icnt=0;
    while(num)
        bits(cnt-icnt)=mod(num,2);
        num=floor(num/2);
        icnt=icnt+1;
    end
    if IsUniform(bits)
        vecmapping(i+1)=ibcnt;
        ibcnt=ibcnt+1;
    else
        vecmapping(i+1)=59;
    end
    end
save('LBPmapping.mat','vecmapping');
function result = IsUniform( bits )
n=length(bits);
njump=0;
for i=1:n-1
    if bits(i)~=bits(i+1);
        njump=njump+1;
    end
end
if bits(n)~=bits(1);
     njump=njump+1;
end
if njump>2
    result=false;
else
    result=true;
end

3.2 得到图像的LBP81

function histLBP = getimageLBP( B,r )
%LBP81
load 'LBPmapping.mat';
image=B;
[m,n]=size(image);
if (m<=2*r) ||  (n<=2*r)
    error('image is too small');
end
 imageLBP=zeros(m-2*r,n-2*r);
 image_LBP=zeros(1,8);
 histLBP=zeros(1,59);
for i=1+r:m-r
    for j=1+r:n-r
        ncn=1;
        image_LBP(ncn)=image(i,j-r);
        ncn=ncn+1;
        value1=image(i-1,j-1)+0.2929*(image(i-1,j)-image(i-1,j-1));
        value2=image(i,j-1)+0.2929*(image(i,j)-image(i,j-1));
        value=value1+0.2929*(value2-value1);
        image_LBP(ncn)=value;
        ncn=ncn+1;
          image_LBP(ncn)=image(i-1,j);
          ncn=ncn+1;
        value1=image(i-1,j)+0.7071*(image(i-1,j+1)-image(i-1,j));
        value2=image(i,j)+0.7071*(image(i,j+1)-image(i,j));
        value=value1+0.2929*(value2-value1);
        image_LBP(ncn)=value;
        ncn=ncn+1;
        image_LBP(ncn)=image(i,j+1);
        ncn=ncn+1;
          value1=image(i+1,j)+0.7071*(image(i+1,j+1)-image(i+1,j));
        value2=image(i,j)+0.7071*(image(i,j+1)-image(i,j));
        value=value1+0.2929*(value2-value1);
        image_LBP(ncn)=value;
        ncn=ncn+1;
         image_LBP(ncn)=image(i+1,j);
          ncn=ncn+1;
        value1=image(i+1,j-1)+0.2929*(image(i+1,j)-image(i+1,j-1));
        value2=image(i,j-1)+0.2929*(image(i,j)-image(i,j-1));
        value=value1+0.2929*(value2-value1);
        image_LBP(ncn)=value;
         for i1=1:ncn
            if   image_LBP(i1)>=image(i,j)
                imageLBP(i-r,j-r)=imageLBP(i-r,j-r)+2^(ncn-i1);
            end
        end
    end
end
for i2=1:m-2*r
    for j2=1:n-2*r
    histLBP(vecmapping(imageLBP(i2,j2)+1))= histLBP(vecmapping(imageLBP(i2,j2)+1))+1;
    end
end
end

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