LBP 与 Gabor 纹理特征

Local Binary Pattern & Gabor Filter - 纹理的局部编码与频率选择性滤波

第三章 / 特征明显方法

参数面板

选择输入图和纹理特征模式后，点击图像或使用方向键移动当前窗口，观察公式、编码和滤波响应实时刷新。

处理模式

输入图像

当前窗口

(9, 9) / 3x3

当前输出像素是窗口中心 (10, 10)。

窗口定位辅助操作

用方向键或下方 4 个按钮移动当前窗口；也可以直接点击原图或结果图跳转。

当前像素 (10, 10)第 568 / 3844 步

方向

概念说明

纹理特征描述什么

Gabor 纹理滤波示例 — 纹理特征把局部灰度排列、方向和频率转化为可比较的数值响应。图源：scikit-image Gabor 示例

任务

当需要区分木材、布料、砖墙这类表面，或者要找出条纹、斑点、粗糙度等局部模式时，只用颜色或边缘不够：纹理关注的是灰度在局部怎么排列、怎么重复变化。

思路

常用办法是用两种思路刻画纹理：LBP 把中心像素和周围邻域逐个比较亮暗，生成一个局部二进制模式，再统计这些模式出现的频率，适合描述微小结构；Gabor 用一组方向和频率的滤波器扫描图像，看局部区域对不同方向条纹的响应强弱，适合描述条纹、尺度和方向。

观察

拖动观察窗口到不同纹理区域，比较 LBP 编码图和 Gabor 响应图：LBP 图里变化剧烈的地方通常对应细节丰富的纹理，Gabor 图里亮度高的方向则对应该区域的主导条纹方向。

方向键移动 / 点击原图或结果图定位纹理窗口当前 LBP 中心 (10, 10)

第 568 / 3844 步

纹理测试图64×64

红框为当前 3x3 输入窗口，点击可重新定位

LBP 编码

第 568 / 3844 步

LBP 码图像64×64

绿框为当前输出像素，点击结果图可反向定位窗口中心

当前 3x3 输入窗口中心 (10, 10)

230

红色格是中心像素 I(c)=230，周围 8 格逐个与它比较。

阈值比较与位权重

p1 左上230 >= 230b=1, 2^0

p2 上230 >= 230b=1, 2^1

p3 右上230 >= 230b=1, 2^2

p4 右230 >= 230b=1, 2^3

p5 右下230 >= 230b=1, 2^4

p6 下230 >= 230b=1, 2^5

p7 左下230 >= 230b=1, 2^6

p8 左230 >= 230b=1, 2^7

写回 LBP 码图

结果图当前像素

(10, 10) = 255

LBP 当前窗口计算

用中心像素作为阈值，把 3x3 邻域中的 8 个相邻像素编码为二进制模式。所有矩阵、位权重和结果值均来自主图红框中的真实像素。

当前 3x3 灰度矩阵

230

中心像素 I(c)=230。每个邻域值大于等于中心值时记为 1，否则记为 0。

当前 LBP 编码代入

LBP (10, 10) = \sum_{p = 1}^{8} b_{p} 2^{p - 1} = 1 + 2 + 4 + 8 + 16 + 32 + 64 + 128 = 255

权重从 p1 到 p8 依次为 2^0 到 2^7，得到 0~255 的单像素纹理编码。

逐邻域比较

邻域	位置	I(p)	I(c)	比较	bit	贡献
p1	左上	230	230	230 - 230 = 0	1	1 x 2^0 = 1
p2	上	230	230	230 - 230 = 0	1	1 x 2^1 = 2
p3	右上	230	230	230 - 230 = 0	1	1 x 2^2 = 4
p4	右	230	230	230 - 230 = 0	1	1 x 2^3 = 8
p5	右下	230	230	230 - 230 = 0	1	1 x 2^4 = 16
p6	下	230	230	230 - 230 = 0	1	1 x 2^5 = 32
p7	左下	230	230	230 - 230 = 0	1	1 x 2^6 = 64
p8	左	230	230	230 - 230 = 0	1	1 x 2^7 = 128

LBP 与 Gabor 的教学对比

LBP 关注局部灰度相对大小。整体光照同增同减时，比较关系通常不变，因此编码相对稳定。

Gabor 关注特定和的纹理响应。改变时，会直接改变核对条纹、棋盘和渐变区域的响应强度。

直方图匹配与模板匹配