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Lbp a77 L'utilisation d'un code LBP uniforme a deux avantages Le premier est le gain en mémoire et en temps de calcul Le deuxième est que LBPu permet de détecter uniquement les textures locales importantes comme les spots les ?ns de ligne les bords et les

L'utilisation d'un code LBP uniforme a deux avantages Le premier est le gain en mémoire et en temps de calcul Le deuxième est que LBPu permet de détecter uniquement les textures locales importantes comme les spots les ?ns de ligne les bords et les coins ?gure b pour des exemples de ces textures particulières En e ?et Ojala et al Ont montré que les LBPs uniformes contiennent plus de de l'information d'une image ? ??Technique LBP L ? opérateur LBP a été proposé initialement par Ojala et al dans le but de caractériser la texture d'une image Le calcul de la valeur LBP consiste pour chaque pixel à seuiller ses huit voisins avec un seuil dont la valeur est le niveau de gris du pixel courant Tous les voisins prendront alors une valeur si leur valeur est supérieure ou égale au pixel courant et si leur valeur est inférieure ?gure Le code LBP du pixel courant est alors produit en concaténant ces valeurs pour former un code binaire On obtient donc comme pour une image à niveaux de gris une image des valeurs LBP contenant des pixels dont l'intensité se situe entre et La technique LBP a été étendue ultérieurement en utilisant des voisinages de tailles di ?érentes Dans ce cas un cercle de rayon R autour du pixel central est considéré Les valeurs des P points échantillonnés sur le bord de ce cercle sont prises et comparées avec la valeur du pixel central Pour obtenir les valeurs des P points échantillonnés dans le voisinage pour tout rayon R une interpolation est nécessaire On adopte la notation P R pour dé ?nir le voisinage de P points de rayon R d'un pixel La ?gure a illustre trois voisinages pour des valeurs de R et P di ?érentes La meilleure performance est obtenue dans le cas P R ? ? ? C avec et TEE et TV Tous les descripteurs mean LBP var LBP skewness LBP et kurtosis LBP sont meilleurs que le descripteur LBP pour toute échelle C Local Binary Patterns Ojiala et al introduced the Local Binary Pattern operator in as a means of summarizing local gray-level structure The operator takes a local neighbourhood around each pixel thresholds the pixels of the neighbourhood at the value of the central pixel and uses the resulting binary-valued image patch as a local image descriptor It was originally de ?ned for ? neighbourhoods giving bit codes based on the pixels around the central one Formally the LBP operator takes the form LBP xc yc n n s in ?? ic where in this case n runs over the neighbours of the central pixel c ic and in are the gray-level values at c and n and s u is if u ? and otherwise The LBP encoding process is illustrated in ?g Two extensions to the original operator were made in The ?rst de ?ned LBP ? s for neighbourhoods of di ?erent sizes thus making it feasible to deal with textures