LBP特征法不易受图像整体灰度线性变化的影响，当图像的灰度值发生线性变化时，其LBP特征值是不变的，LBP特征在纹理特征描述上具有较好的效果。 A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查对LBP（局部二值模式）特征法基本性质的理解，特别是其对图像灰度线性变化的鲁棒性以及在纹理描述中的应用效果。

解题核心思路：

1. LBP的灰度不变性：LBP通过比较中心像素与邻域像素的相对关系生成特征，因此当图像整体灰度发生线性变化（如整体变亮或变暗）时，邻域内的相对关系不变，LBP特征值保持稳定。
2. 纹理描述效果：LBP通过统计局部纹理信息，能够有效捕捉图像的纹理特征，因此在纹理分析中具有较好的应用效果。

破题关键：明确LBP的核心机制是基于相对灰度关系而非绝对值，从而理解其对线性灰度变化的鲁棒性。

LBP特征法的核心原理：
LBP通过将每个像素与其邻域像素（通常是3×3邻域）的灰度值进行比较，生成一个二进制编码。例如，若中心像素灰度值大于邻域某像素，则对应位为1，否则为0。最终将二进制编码转换为十进制值，统计所有局部区域的直方图作为纹理特征。

对灰度线性变化的鲁棒性：
假设图像灰度值发生线性变化（如每个像素的灰度值变为 $g'(x,y) = a \cdot g(x,y) + b$），此时中心像素与邻域像素的相对大小关系不变，因此比较结果（二进制编码）不变，LBP特征值保持不变。

纹理描述效果：
LBP通过统计局部二进制模式的分布，能够有效反映纹理的细节信息（如方向性、粗细等），因此在纹理分类和描述任务中表现出色。