1. LBP
以R爲半徑的P點鄰域，gc爲中心，gp爲鄰域點 ;區分鄰域比中心亮度大還是小
可以通過改變改變P,R 形成多尺度LBP。
2. uniform LBP P*(P-1)+2個
二值編碼中0-1轉換次數小於或等於2的編碼； U<=2:
P=8，7*8+2=58個編碼值，其餘的U>2的歸爲一個bin
3. 旋轉不變的LBP ： 36個
由於編碼的起始點是一定的，每一種二值編碼模式經旋轉（循環位移）後會產生不同的編碼結果。爲了形成旋轉不變的編碼模式，我們讓有同一編碼模式經旋轉後產生的編碼結果編碼爲同一值，即這些旋轉結果中的最小值
36個旋轉不變的LBP編碼模式：
4. 旋轉不變的uniform LBP P+1個
即在uniform LBP中，開始7行的每一行爲旋轉不變，被編爲一個編碼值，對應上圖中第一行的1-7個模式。再加上 全1和全0 共9個
----------------------------------------------以上就是經典的LBP了，下面介紹一些變種-------------------------------------------
一． 增加幅值信息，增加對噪聲魯棒性
1. LTP
對二值化設定閾值
三值編碼：使相對中心值變化在t範圍內的鄰域量化爲0；比ic大於t的量化爲1；比ic小於t的量化爲-1
最後把三值編碼轉化爲正的和負的兩部分，2個8bit編碼作爲特徵向量；
2. CLBP
像素值差分爲符號和幅值兩項考慮 ，對符號的編碼CLBP_S和LBP一樣 （ 8位）
對差的幅值Mp編碼（8位）： C爲全圖像的所有mp的均值
對中心象數值gc編碼（2位）：Ci爲全圖像象數均值
最後構建3D聯合直方圖CLBP_S/M/C ，列化作爲特徵向量。
二． 加入局部方差信息（局部對比度）
1. 
在訓練集上得到局部方差的量化閾值，對局部方差進行量化，與
計算聯合直方圖，缺點：由於訓練和測試圖片成像條件不同，訓練的量化閾值可能在測試圖片上不適合。
2. LBP-V
將每個點的方差作爲編碼值的權重，進行直方圖累加（類比sitf中按方向累計梯度幅值）。原理：方差大，對應區域變化大，爲高頻區域，對區分性貢獻大，所以對應該處編碼權重大
三． 增加局部梯度信息（類比SIFT）
1. CS-LBP
對中心對稱點的亮度差編碼，即編碼四方向的梯度符號，縮短編碼長度
2. TP-LBP
編碼某中心像數點的相鄰patch的相似度 提取patch-based的信息，是對pixels-based的信息的補充中心patch和鄰域patch大小爲w*w；鄰域半徑r，鄰域patch個數S，提取相似度信息的鄰域間隔a，d(a,b)爲a，b patch的相似度，編碼局部patch的變化程度
3. POEM
編碼局部區域個方向patch內的梯度變化信息
（1） 計算梯度：方向和大小，對方向離散化m個
（2） 對每點，按離散方向，累積半徑爲r鄰域內的梯度幅值（高斯加權），形成m個累積梯度幅值圖像
（3） 對每個圖像，計算半徑R，鄰域P的LBP，形成m個LBP
4. LDP
編碼每點的各方向邊緣響應強度的變化
（1） 計算8方向邊緣響應
（2） 取第K主方向值Mk（即第k大的邊緣響應幅值）作爲閾值，進行二值化形成編碼。有C_8_k種編碼值
四． 對U-LBP的改進
1. H-LBP
層疊的多多尺度LBP
ULBP將U>2的編碼都對歸入到一個bin中，丟失了其中的區分信息。半徑越大非uniform編碼出現頻率越高，而大半徑中爲非uniform的編碼在小半徑時可能爲uniform形式，此時把其編碼換爲小半徑中uniform形式，直至半徑縮小爲指定大小
