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为提高带钢表面缺陷图像的分类准确率,文章研究了带钢表面缺陷图像多尺度局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)特征。通过提取多种类型的多尺度LBP特征以及不同尺度的LBP联合特征,并与灰度共生矩特征进行对比;利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类实验。实验结果表明,对于带钢表面缺陷图像的LBP特征,(16,2)尺度LBP特征的分类准确率高于(8,1)尺度LBP特征;两种尺度联合特征分类准确率高于单一尺度特征;各类LBP特征与灰度共生矩特