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提出了一种对高斯模糊和高斯噪声鲁棒的图像纹理特征描述算子。通过对图像进行二进小波变换,得到图像4个尺度的横向和纵向滤波系数,在每个像素点排列这些系数,然后量化为一个8维的空间,并通过二进制编码变成一个整数。然后对图像进行分区域统计得到一个直方图序列作为图像的特征描述算子。由于仅利用了图像的边缘等高频信息,所以对高斯噪声更具有鲁棒性。通过人脸图片识别实验表明特征描述算子具有比LBP、LPQ等著名的特征描述算子具有更好的性能。