详解论文

用于图像检索，目标识别还有图像匹配领域

自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。针对纹理特征提取中，传统LBP 算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。

一种基于全局和局部特征的LBP算法应用，传统的LBP和改进的一些算法等等等

利用LBP算法实现图像的纹理提取，可以得到图像的纹理图像，有详细的C++代码

matlab原始代码，以及算法的讲解，实验的程序。

通过C++ 用 GDAL来读取高分1号影像，影像类型为unsigned short ,只需安装GDAL库就可以实现读取影像，然后对影像进行LBP算法，最后输出到影像。格式为.tif。 实现LBP算法（源代码）

用于人脸识别的纹理分析算法（lbp算法），c++源码

python3写的，亲测可用，欢迎下载

matlab实现LBP纹理特征提取，提供多种方法，有基本LBP，圆域LBP，旋转不变LBP，均匀模式，LBPc，LBPvar，多像素块LBP，多阈值LBP，小波尺度LBP，Gobor多尺度LBP等