LBP（Local Binary Pattern）图像算法（图像纹理提取）

Halcom

LBP图像算法：视频链接：
视频：http://pan.baidu.com/s/1jHHh7TG
录制的视频是算法底层原理讲解，底层代码实现，方便大家真正掌握算法实质，开发出更加出色的算法。录制视频的初衷是：避免读者朋友利用大把时间学习已有常见算法，本系列视频旨在让读者朋友快速深入了解这些常见算法原理，有更多的时间去研究更加高大上算法（价值）。

具体链接在halcom.cn论坛，联系人QQ：3283892722
该论坛是一个学习交流平台，我会逐一的和大家分享学习。
欢迎大家录制视频，你可在论坛进行打赏分享。
视频专用播放器：http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=258&extra=page%3D1

Sindagi等人提出基于Inlier-Outlier比值和改进的LBP的OLED屏类缺陷改进算法，该算法能够较好的检测缺陷，具体看论文，该Inlier-Outlier比值来源于LBP模型。
LBP特征计算：LBP = ∑s(gp - gc)*(2^p),   当x>=0，s(x)=1,   当x<0，s(x)=0;
改进后的特征：
LBP = ∑s(gp - gc)，if U<=UT ,   当x>=0，s(x)=1,   当x<0，s(x)=0;
LBP = p+1，if U>UT ,   当x>=0，s(x)=1,   当x<0，s(x)=0;
一般情况下，p=8即8邻域。
gc 为中心模板点的灰度值，gp为8邻域灰度值。
weight = 1,2,4,8,16,32,64,128.

LBP是对整幅图像进行掩膜mask扫描，mask互不重叠，所有的mask构成整幅图像，s(x)是对mask邻域区域、中心区域进行二值化比较操作；
LBP最后一步是分块求解直方图特征，HoG特征也用到这一点；

具体代码如下：

1. clc,clear,close all
   
2. warning off
   
3. im = imread('Logo.jpg');
   
4. if size(im,3)>1
   
5.     im = rgb2gray(im);
   
6. end
   
7. im = imresize(im,[100 100],'bicubic'); % 归一化
   
8. imshow(im)
   
9. 
   
10. if ~isfloat(im)
    
11.     im = double(im);
    
12. end
    
13. mask = 5;
    
14. % im为灰度图像
    
15. [Height,Width] = size(im);
    
16. imB = zeros(Height+(mask-1), Width+(mask-1));  % 初始化，扩边处理
    
17. imB(3:end-2, 3:end-2) = im;
    
18. % imshow(imB,[])
    
19. alpha = 0.5;
    
20. beta = 1-alpha;
    
21. imD0 = imB(3:end-2, 1:Width) - im;  % 列偏移，相减
    
22. imD1 = imB(3:end-2, 5:end) - im;    % 列偏移，相减
    
23. imD2 = imB(1:Height, 3:end-2) - im; % 行偏移，相减
    
24. imD3 = imB(5:end, 3:end-2) - im;    % 行偏移，相减
    
25. imD4 = alpha*imB(4:end-1, 2:end-3) + beta*imB(5:end, 1:Width) - im;
    
26. imD5 = alpha*imB(4:end-1, 4:end-1) + beta*imB(5:end, 5:end) - im;
    
27. imD6 = alpha*imB(2:end-3, 4:end-1) + beta*imB(1:Height, 5:end) - im;
    
28. imD7 = alpha*imB(2:end-3, 2:end-3) + beta*imB(1:Height, 1:Width) - im;
    
29. weight = 2.^(0:1:7)';
    
30. imD = [imD0(:),imD1(:),imD2(:),imD3(:),imD4(:),imD5(:),imD6(:),imD7(:)];
    
31. imD = imD>=0;           % 二值化操作
    
32. imDw = imD*weight;      % 二进制转化为十进制
    
33. imLBP = reshape(imDw, [Height,Width]);
    
34. imshow(imLBP,[])
    
35. 
    
36. % mask = 5;
    
37. % alpha = 0.5;
    
38. % imLBP = LBP_Image( im, mask, alpha );   % 图像LBP特征求解
    
39. % imshow(imLBP,[])
    
40. 
    
41. imf = mat2gray(imLBP);
    
42. imk = im2uint8(imf);
    
43. imshow(imk,[])
    
44. 
    
45. stride = 20;   % 步长
    
46. imLBPfeatures = [];
    
47. for i=1:stride:size(im,1)-stride
    
48.     for j=1:stride:size(im,2)-stride
    
49.         imLBPpart = imLBP(i:i+stride-1, j:j+stride-1);
    
50.         imLBPfeature = imhist(imLBPpart)/(size(imLBPpart,1) * size(imLBPpart,2));
    
51.         imLBPfeatures = [imLBPfeatures; imLBPfeature];  % LBP特征
    
52.     end
    
53. end
    
54. plot(imLBPfeatures)

复制代码

参考论文：OLED panel defect detection using local inlier-outlier ratios and modified LBP