【摘 要】
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针对传统局部二值模型（LBP）算子容易受到周围噪声点的干扰的缺点，提出了首先对图像进行Gauss滤波预处理，去除图像中的干扰噪声。针对传统LBP算子无法提取出非局部特征信息，提出一
【机 构】
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华侨大学计算机科学与技术学院,华侨大学机电及自动化学院,西安交通大学电子与信息工程学院计算机系软件与理论研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51305142;51305143;61300138);华侨大学人才引进科研启动基金资助项目(12Y0347)
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针对传统局部二值模型（LBP）算子容易受到周围噪声点的干扰的缺点，提出了首先对图像进行Gauss滤波预处理，去除图像中的干扰噪声。针对传统LBP算子无法提取出非局部特征信息，提出一种新的基于多尺度加权的改进LBP（MWLBP）算子。MWLBP算子以不同大小的方型邻域为研究对象，将不同大小区域的LBP直方图进行加权求和。MWLBP比传统LBP算子提取的特征范围更大，在提取了局部特征的同时，保留了一定的非局部特征。相对于Gabor和其它特征提取方法，MWLBP算子在保留了多尺度特征的同时，能控制计算量大小。在
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