二值图像3x3模式检索用2幂kernel的convolution方法相关咨询

问题1：该方法的正式命名 #

你使用的方法是局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP） 的标准实现变种，也有业内资料将这类加权卷积核称为二值邻域编码核。
其核心逻辑和原始LBP完全一致：对3x3邻域内的每个像素赋予2的n次幂的权重，加权求和得到的唯一编码对应唯一的邻域模式，区别仅在于原始LBP通常仅对中心外的8个邻域像素加权，你这里将中心像素也纳入加权得到9位编码，属于适配全邻域匹配需求的常规调整。

问题2：其他可行实现方案 #

当前你的方法合理性很高，卷积实现可以轻松借助现有计算框架的CPU/GPU优化，在多模式批量检索场景下性能优势非常明显，是业内常用的实现思路，无需担心方案合理性。除该方案外还有以下常用可选方案：

• 滑动窗口逐像素匹配：遍历图像所有3x3邻域，和目标模式逐位对比，适合仅需检索1-2种目标模式的轻量场景，实现逻辑简单无额外预计算开销，模式数量较多时性能下降明显。
• 内存直接打包编码：直接读取3x3邻域的二值值按位拼接为9位整数，本质和你的方法逻辑一致，区别是无需调用卷积算子，适合无法依赖卷积计算库的轻量化部署场景，性能和卷积实现接近。
• 击中击不中变换：数字图像处理领域的标准二值模式匹配算子，直接将目标3x3模式作为结构元调用对应算子即可得到匹配结果，OpenCV等常用图像处理库都有原生实现，无需自己编写核心逻辑，适合快速开发场景。
• 积分图加速匹配：如果需要同时检索大量不同尺寸的模式，可以预计算二值图像的积分图，3x3窗口的和可以在O(1)时间计算，适合和模式过滤逻辑配合使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ted