将局部二进制模式与圆形掩模一起使用
Using Local Binary Patterns with a Circular Mask
为了提取基于纹理的特征； LBP（局部二进制模式）用于许多背景-前景检测算法。很容易理解为什么这些特征可以耐受光照。然而;我无法理解它们的结构特性之一。当我们计算图案时，使用“圆形掩模”而不是“矩形掩模”的确切原因是什么？例如，in this paper，他们声称他们的修改比普通的LBP更好；虽然他们没有说明原因。
首先，我认为这是为了获得一个旋转不变的模式；但是……当然这只是我的假设。
有谁知道为什么圆形结构比矩形结构好？
圆的一个重要特征是圆周上的每个点到圆心的距离都相同。如果您想探索邻域关系，您通常希望包含距中心像素一定距离的信息。使用正方形，或者更糟的是，矩形蒙版意味着您将更多权重分配给某些方向（4 个角指向的方向），这只对非常特定的图像有意义。
为了提取基于纹理的特征； LBP（局部二进制模式）用于许多背景-前景检测算法。很容易理解为什么这些特征可以耐受光照。然而;我无法理解它们的结构特性之一。当我们计算图案时，使用“圆形掩模”而不是“矩形掩模”的确切原因是什么？例如，in this paper，他们声称他们的修改比普通的LBP更好；虽然他们没有说明原因。
首先，我认为这是为了获得一个旋转不变的模式；但是……当然这只是我的假设。
有谁知道为什么圆形结构比矩形结构好？
圆的一个重要特征是圆周上的每个点到圆心的距离都相同。如果您想探索邻域关系，您通常希望包含距中心像素一定距离的信息。使用正方形，或者更糟的是，矩形蒙版意味着您将更多权重分配给某些方向（4 个角指向的方向），这只对非常特定的图像有意义。