计算机视觉学习初识LBP算法
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确定该点的像素值？
双线性插值
线性插值：假设A点的值为5，C点的值为3，AC间插值，则B点的值为4
A（0，0）
B（1，0）
C（2，0）
如果B不在AC连线之间，就采用双线性插
值，双线性插值的思想就是在两个方向上
分别进行一次线性插值。
如右图所示：已知Q11，Q12，Q22，
Q21四个点，要插值的点为P，则采用 双线性插值。
双线性插值
化简：
如果选择一个坐标系统使得
双线性插值
如果选择一个坐标系统使得四个已知点的坐标分别为（0，0），（0，1），（ 1，1），（1，0），那么插值公式就可以简化为：
用矩阵的形式表示：
再一次简化：
注意：虽然是双线性插值，但最
后的结构是非线性的。
LPB—如何实现旋转不变性？
LPB特征是灰度不变，但不是旋转不变的，同一幅图像，进行旋转以后，其 特征将会有很大的差别，影响匹配的精度。Ojala在LBP算法上，进行改进， 实现了具有旋转不变性的LPB的特征。 实现方法：不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的LPB值，取最 小值作为该邻域的值。
Ojala等认为，在实际图像中，绝 大多数LPB模式最多只包含两次从1 到0或从0到1的跳变。 比如：00000000，11111111， 11110010，10111111都是等价 模式。
等价模式：当某个局部二进制模式所对应的循环二进制数从0到1或从1
到0最多有两次跳变时，该局部二进制模式所对应的二进制 就称为一个等价模式。
LPB—如何实现旋转不变性？
求取旋转不变的LPB特征示意图
对于邻域像素顺序的规定并没有明确的规定，上图默认为水平方向左侧
为起始点，逆时针旋转。图中8种模式所对应的LPB模式都是：00001111。
LPB等价模式
问题的引出：
解决方法： 等价模式—对LPB算子的模式种类进行降维。
LPB等价模式
计算机视觉学习
初识LBP算法
LBP（Local Binary Pattern）
LBP特征是根据相邻的像素点与中间相邻点相比的大小确 定置为1或0，然后对每个像素点的领域信息进行整合，变
为领域个位的数的编码。然后对一个块中所有像素的编码
进行直方图的统计，得到LBP特征。
函数表示
一个LBP操作可以被定义为：
检查某种模式是否是等价模式：
LPB等价模式Байду номын сангаас
混合模式：除了等价模式之外的称为混合模式。
可以通过低通滤波的方法来增强等价模式所占的比例。图c经过高斯滤波后，其等 价模式所占比可以增加到90%。
旋转不变的等价模式
LBP非参数统计测定
图像f（x，y）直方图的定义为：
可以用卡方来计算两个直方图的差异：
S是符号函数，定义为：
总结：这种方法可以很好的捕捉到图像中的细节，但是固定的近邻区
域对于尺度变化的编码失效。为了适应不同尺度的纹理特征，Ojala对 于LPB算子进行了改进，将3*3邻域扩展到任意邻域，并且用圆形代替正 方形。
均匀模式的LBP算子
近邻点计算
其中R是圆的半径，P是样本点的个数
双线性插值算法的引入——如果近邻点不在图像的坐标上，如何
双线性插值
线性插值：假设A点的值为5，C点的值为3，AC间插值，则B点的值为4
A（0，0）
B（1，0）
C（2，0）
如果B不在AC连线之间，就采用双线性插
值，双线性插值的思想就是在两个方向上
分别进行一次线性插值。
如右图所示：已知Q11，Q12，Q22，
Q21四个点，要插值的点为P，则采用 双线性插值。
双线性插值
化简：
如果选择一个坐标系统使得
双线性插值
如果选择一个坐标系统使得四个已知点的坐标分别为（0，0），（0，1），（ 1，1），（1，0），那么插值公式就可以简化为：
用矩阵的形式表示：
再一次简化：
注意：虽然是双线性插值，但最
后的结构是非线性的。
LPB—如何实现旋转不变性？
LPB特征是灰度不变，但不是旋转不变的，同一幅图像，进行旋转以后，其 特征将会有很大的差别，影响匹配的精度。Ojala在LBP算法上，进行改进， 实现了具有旋转不变性的LPB的特征。 实现方法：不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的LPB值，取最 小值作为该邻域的值。
Ojala等认为，在实际图像中，绝 大多数LPB模式最多只包含两次从1 到0或从0到1的跳变。 比如：00000000，11111111， 11110010，10111111都是等价 模式。
等价模式：当某个局部二进制模式所对应的循环二进制数从0到1或从1
到0最多有两次跳变时，该局部二进制模式所对应的二进制 就称为一个等价模式。
LPB—如何实现旋转不变性？
求取旋转不变的LPB特征示意图
对于邻域像素顺序的规定并没有明确的规定，上图默认为水平方向左侧
为起始点，逆时针旋转。图中8种模式所对应的LPB模式都是：00001111。
LPB等价模式
问题的引出：
解决方法： 等价模式—对LPB算子的模式种类进行降维。
LPB等价模式
计算机视觉学习
初识LBP算法
LBP（Local Binary Pattern）
LBP特征是根据相邻的像素点与中间相邻点相比的大小确 定置为1或0，然后对每个像素点的领域信息进行整合，变
为领域个位的数的编码。然后对一个块中所有像素的编码
进行直方图的统计，得到LBP特征。
函数表示
一个LBP操作可以被定义为：
检查某种模式是否是等价模式：
LPB等价模式Байду номын сангаас
混合模式：除了等价模式之外的称为混合模式。
可以通过低通滤波的方法来增强等价模式所占的比例。图c经过高斯滤波后，其等 价模式所占比可以增加到90%。
旋转不变的等价模式
LBP非参数统计测定
图像f（x，y）直方图的定义为：
可以用卡方来计算两个直方图的差异：
S是符号函数，定义为：
总结：这种方法可以很好的捕捉到图像中的细节，但是固定的近邻区
域对于尺度变化的编码失效。为了适应不同尺度的纹理特征，Ojala对 于LPB算子进行了改进，将3*3邻域扩展到任意邻域，并且用圆形代替正 方形。
均匀模式的LBP算子
近邻点计算
其中R是圆的半径，P是样本点的个数
双线性插值算法的引入——如果近邻点不在图像的坐标上，如何