スペースバイナリーパターン（spatial binary pattern）は、画像処理やパターン認識の分野で使用される特徴抽出手法の一つです。この手法では、画像中のピクセルの配置や隣接関係に基づいてパターンを表現し、それを利用して画像の特徴を抽出します。
スペースバイナリーパターンは、主にテクスチャ解析や物体認識などのタスクに使用されます。パターンを抽出するためには、まず画像をグレースケールに変換し、各ピクセルの明るさを数値化します。次に、隣接ピクセル間の明るさの関係を比較し、バイナリ値（0または1）で表現します。具体的には、あるピクセルの値がその隣接ピクセルよりも大きい場合に1、小さい場合に0とします。このようにして得られるバイナリ列が、スペースバイナリーパターンとなります。
スペースバイナリーパターンは、ピクセルの隣接関係を考慮することで、画像の局所的な特徴を捉えることができます。また、パターンの大きさや形状を変化させることで、異なる解像度やスケールで特徴を抽出することも可能です。この手法は、テクスチャの均一性や不均一性、エッジの検出、形状の識別など、さまざまな画像処理のアプリケーションで利用されています。
スペースバイナリーパターンは、特徴抽出手法の一つとして広く研究されており、様々な派生手法や改良版が提案されています。例えば、LBP（Local Binary Pattern）やLPQ（Local Phase Quantization）などは、スペースバイナリーパターンをベースにした手法であり、顔認識や物体検出などの分野で有効な特徴抽出手法として広く使われています。
スペースバイナリーパターンは、そのシンプルなアルゴリズムと効果的な特徴表現能力から、実用的な画像処理アプリケーションにおいて重要な役割を果たしています。
