LBP算法及其研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，图像识别作为其重要分支之一，已经在人脸识别、目标检测、图像检索等领域得到广泛应用。

局部二值模式（localbinarypattern，lbp）作为一种简单高效的纹理描述算子，以其计算简单、旋转不变性强、灰度不变性等优点，在图像识别领域受到了广泛关注并取得了显著成果。

本选题旨在深入研究lbp算法及其在图像识别中的应用，分析其优缺点，并探讨其改进方法，以期提高图像识别的准确率和鲁棒性。

2. 本选题国内外研究状况综述

lbp算法自1996年由ojala等人提出以来，便受到了国内外学者的广泛关注，并在理论和应用方面取得了丰硕成果。

总的来说，国内外对lbp算法的研究主要集中在以下几个方面：

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在全面回顾和分析lbp算法国内外研究现状的基础上，围绕lbp算法的原理、应用、改进以及实验分析等方面展开深入研究。

1. 主要内容

1.深入研究lbp算法的基本原理，包括基本lbp算子、圆形lbp算子以及lbp算子的改进算法等，分析其优缺点以及适用场景。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献调研、算法设计与实现、实验验证与分析相结合的研究方法。

1.文献调研阶段：查阅国内外关于lbp算法及其应用的文献资料，了解lbp算法的发展历程、研究现状、优缺点以及改进方向。

重点关注lbp算法在图像识别领域的应用，包括人脸识别、目标检测、纹理分析、图像检索等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于将在深入研究lbp算法的基础上，针对其存在的不足，提出改进方法，并通过实验验证其有效性。

具体而言，本研究将在以下几个方面进行创新：
1.提出基于多尺度特征融合的lbp算法：传统的lbp算法只考虑了单一尺度下的纹理信息，而实际应用中，不同尺度的纹理信息对于图像识别都有一定的贡献。

因此，本研究将探索如何将多尺度的lbp特征进行有效融合，以提高算法的鲁棒性和识别精度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 何亮,徐志京,杨扬.基于改进lbp的人脸表情识别[j].计算机工程与应用,2021,57(14):157-163.

[2] 张凯,汪孔桥,张霄,等.基于改进lbp和svm的印刷电路板表面缺陷检测[j].激光与光电子学进展,2022,59(22):238-247.

[3] 王晓,周建中,李红燕.融合多尺度lbp和颜色特征的行人检测[j].计算机工程,2021,47(07):238-244.