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基于多块比较的改进LBP特征提取算法的MATLAB实现

本项目提供一种改进的局部二值模式(LBP)特征提取方法，通过多块比较机制增强传统LBP的特征描述能力。支持图像预处理、区域划分和局部对比计算，适用于图像识别与特征分析任务。

本项目实现了一种改进的局部二值模式(LBP)特征提取方法。通过在传统LBP算法基础上引入多块比较机制，显著提升了特征描述能力。该系统能够对输入图像进行预处理、多块区域划分、局部特征对比计算，最终生成增强的特征向量。该方法在纹理分析、人脸识别等计算机视觉任务中表现出更好的区分度和鲁棒性。

% 读取图像 img = imread('input_image.jpg');

% 使用默认参数提取特征 feature_vector = main(img);

% 自定义参数提取特征 feature_vector = main(img, 'blockSize', [16,16], 'radius', 2, 'points', 8, 'visualize', true);

主程序文件实现了完整的特征提取流程，包括图像预处理、多块区域划分、改进的LBP特征计算、特征向量归一化处理以及可选的可视化输出功能。该文件整合了所有核心算法模块，提供灵活的参数配置接口，支持不同尺寸的灰度图像输入，并确保特征提取过程的稳定性和效率。