摘要：在提取纹理图像的Haar型LBP特征中，人为设定的判断阈值主观性强、局部性差，导致提取的纹理细节和边缘模糊、纹理图像的局部性易被忽略。为此，提出了一种自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法。该算法在二值化Haar型特征时引入高斯加权矩阵，以此获得客观、符合纹理图像局部特征的自适应判断阈值和Haar型LBP特征。实验结果表明，该算法能够有效地避免人为设定阈值对纹理特征的影响，可以准确地描述图像的纹理特征，Brodatz标准纹理库分类的正确率也得到了进一步的提高。

关键词：纹理特征 haar特征 lbp 高斯加权矩阵 

单位：西安石油大学计算机学院 陕西西安710065