图像处理(肠癌细胞).基础知识（一):LBP 局部二值法

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研究生阶段，确定进入了医学图像处理这一个方向。以前只学过图像的基本知识，像什么灰度图啊，rgb啊，灰度直方图等等。没有深入的学习过这方面的知识。

现在打算先学习一些图像处理中一些经典的算法开始，有些简单的算法自己也可以练练手。其实这些经典的算法无论是opencv，matlab都已经有现成的函数可以用，但是我不认为这个徒劳的过程，对这些函数的实现过程，可以学到很多思想，为将来的学习提供很好的基础。

在写这个博文前，我已经学习了几个学习算法，并用笔记本记入下来。今天突发奇想，想来写csdn的博文，希望能坚持下去。

一.LBP 局部二值法。英文全称：Local Binary Patterns。

基本思想：对cell像素周围的像素对比，编码后求和的值取代cell的值，具体的过程可以看下面的图解释

数学公式：

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变形算法：

将256的个值归一成59个组合，提高效率

不再以3*3的网格作为一个区域，一更大的矩形，或者圆作为移动窗口

应用：

将检测区域分割成子区域，对每个区域内的pixel取LBP，每个区域建立LBP统计直方图。

代码实现：

ps：代码实现的语言自己选择，matlab和opencv都很方便。

这里贴出matlab的代码

close all;clc ;
src = imread('H:/testimage/11.jpg');   %%地址自己改哦
src =rgb2gray(src);
XY=size(src);
x=XY(1);
y=XY(2);
dst = zeros(x,y) ;
cell_arround=[0,0,0,0,0,0,0,0];
%%cell_arround(8) = src(1,3);
for i=2:x-1
    for j=2:y-1
     cell_arround(8)=src(i-1,j-1);
     cell_arround(7)=src(i-1,j);
     cell_arround(6)=src(i-1,j+1);
     cell_arround(5)=src(i,j-1);
     cell_arround(4)=src(i,j+1);
     cell_arround(3)=src(i+1,j-1);
     cell_arround(2)=src(i+1,j);
     cell_arround(1)=src(i+1,j+1);
     cell = src(i,j);
     
      for k=1:8
         if cell_arround(k)<cell
            cell_arround(k)=0;
         end
         if cell_arround(k)>=cell
             cell_arround(k)=1;
         end     
      end 
      cell=cell_arround(8)+2*cell_arround(7)+4*cell_arround(6)...
          +8*cell_arround(5)+16*cell_arround(4)+32*cell_arround(3)...
          +64*cell_arround(2)+128*cell_arround(1);
      dst(i,j)=cell;
    end   
end    
figure(1);imshow(src);
figure(2);imshow(dst,[]);

图像处理(肠癌细胞).基础知识（一):LBP 局部二值法

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