目前對CS-LBP 的理解是CS-LBP只能描述電池片裂紋的梯度特征：CS-LBP值的大小代表的是方向，每一個值出現(xiàn)的頻率代表的大小。CS-LBP作為一種特征描述的方法，所提取的特征向量維數(shù)小，并且對銻度變化響應明顯，這也就是為什莫選用它作為裂紋特征提取主要原因。而缺點只能描述梯度特征，一旦噪聲干擾與裂紋有相似的銻度變化，CS-LBP就不能很好的分辨出到底是背景還是裂紋。這是目前針對裂紋這缺陷效果低的主要原因。現(xiàn)在對研究的最新理解是，創(chuàng)新之處一定是針對所要解決的問題。所要解決的問題也要明確，像CS-LBP對于銻度變化相似的裂紋和背景區(qū)分度就不高，這就是要解決的核心問題，并非是非均勻紋理背景下的缺陷分類，非均勻紋理背景還是太大。

        解決方案目前想到了兩種，一種是用采用減少類間距，增加類間間距的方法。另一種是提取裂紋的專有特征，即有針對性的提取特征。

CS-LBP 的簡單理解及實現(xiàn)：CS-LBP利用關于中心像素對稱位置的像素大小關系進行二進制編碼，再將這個二進制數(shù)映射成十進制數(shù)，屬于將像素信息映射到了空間域。這種方法利用了圖像的中心對稱差分信息，也就是梯度信息，對梯度響應明顯。

源碼是我在LBP基礎上改的（matlab寫的）：CSDN為啥插入的圖片不能顯示，真他媽氣人。

% % function result = cslbp(image,radius,neighbors) % clc % clear % close all % image = imread('E:\裂紋\25乘25測試\194.jpg'); % figure; % imshow(image) % image = rgb2gray(image); % i

總結

以上是生活随笔為你收集整理的运用CS-LBP提取裂纹的梯度特征的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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