摘要：LBP是一个效果较好的提取图像局部特征的方法,Uniform LBP方法进一步提升了特征提取效果,避免了因维度过多而难以训练分类模型的问题。一般在LBP特征提取之后,还要利用直方图方法进一步提取图像的总体特征。文章在常规的分区直方图基础上,提出一个由面积插值估计得到Uniform LBP再基于多尺度分区直方图统计特征提取方法,把完整图像用不同尺寸的分区块进行划分,提取多个分区尺度的灰度值直方图统计特征再融合成图像的完整特征,使得图像特征提取更完备。在对猫、狗头像样本数据集进行分类的实验中,利用此特征提取方法取得的特征向量输入同样条件的Logistic回归分类器和SVM分类器处理后实现了比单一尺度特征更高的分类正确率。

关键词：纹理特征提取 uniform lbp 图像分类 特征值直方图 

单位：成都师范学院计算机科学学院; 成都611130; 成都师范学院计算智能与信息技术研究所; 成都611130