使用带有圆形掩码的局部二进制模式答案

【问题标题】：Using Local Binary Patterns with a Circular Mask使用带有圆形掩码的局部二进制模式
【发布时间】：2022-04-21 19:03:52
【问题描述】：

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容忍光照。然而;它们的结构特性之一是我无法理解的。当我们计算模式时，使用“圆形掩码”而不是“矩形掩码”的确切原因是什么？比如in this paper，他们声称他们的修改比普通的LBP好；虽然他们没有说明原因。

首先，我认为这是为了获得旋转不变的模式；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？

【问题讨论】：

请提供一些参考和/或示例来说明您的意思。您提供的上下文越多，您获得满意答案的可能性就越大。

标签： image-processing machine-learning computer-vision background-subtraction

【解决方案1】：

圆的一个关键特征是圆周上的每个点到中心的距离都相同。如果要探索邻域关系，通常需要包含距中心像素一定距离的信息。使用正方形或更糟糕的矩形蒙版意味着您对某些方向（4 个角指向的地方）给予了更大的权重，这仅对非常特定的图像有意义。

【讨论】：

Himm.. 所以这不是让这些特征对某些东西保持不变......它只是在该中心像素的本地邻域中收集尽可能多的准确信息？（当然，我什至没有提到它的计算复杂性和其他优点）。
@iliTheFallen：如果你先验知道图像有一个优先方向，你会假设图像是各向同性的，所以你会想使用各向同性蒙版。这也使得遮罩旋转不变。