CLBP-S跟LBP是一样的吗？

Question

请教各位，我刚接触算法这块。用LBP和CLBP-s做图像分析，得到的图谱完全不一样，看很多文献说两者一样，不知道什么意思🥺

Answer 1

i鲨鱼辣椒 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

LBP和CLBP-S虽然在图像分析中都用于纹理特征提取，但它们基于不同的原理和计算方法。因此，它们得到的图谱会有所不同。

LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是一种用来表示图像纹理特征的方法，它通过比较像素点与其周围邻域像素点的灰度值大小关系，生成一个二值化模式描述，用于描述局部领域的纹理特征。LBP特征是通过统计每个像素点与其邻域像素点的灰度关系，生成一个二进制位串来表示特征。LBP的计算过程简单、高效，且具有一定的旋转不变性和灰度不变性。

CLBP-S（Completed Local Binary Patterns - Sign）是LBP的扩展版本，它引入了图像边界处理和统计特征的加权操作。CLBP-S在计算LBP特征时，将邻域内的像素点的统计特征（包括平均值、方差等）也考虑在内，从而获得更丰富的纹理信息。同时，CLBP-S还引入了符号化操作，用不同符号表示不同的纹理模式，进一步提升了纹理特征的表达能力。

所以，尽管LBP和CLBP-S的原理和计算方法有所相似，但由于CLBP-S考虑了更多的特征信息，并引入了符号化操作，导致它们在图谱上可能会有较大的差异。

解决方案如下：

1. 确保你正确实现了LBP和CLBP-S算法，并了解它们的原理和计算步骤。
2. 检查你的LBP和CLBP-S算法实现是否存在错误或缺失。
3. 比较LBP和CLBP-S算法的计算结果，了解它们的差异。可以分别针对不同图像进行实验和比较。
4. 阅读相关文献和研究论文，了解其他学者对于LBP和CLBP-S的相关研究和比较结果，查找不同实现方式、参数设置等方面的影响。
5. 考虑尝试其他的纹理特征提取方法，看是否存在更适合你的应用场景的算法。

注：请注意问题不要涉及任何敏感信息或不当内容，感谢配合。