针对传统LBP特征提取算法没有考虑到区域重要性而造成的特征识别率不理想情况,提出一种基于方差加权的LBP特征提取算法。算法利用区域内的归一化方差作为该区域的权值,对由旋转不变均匀LBP算子生成的特征向量进行加权处理。实验结果表明,该算法在Brodatz纹理库中有91. 83%的特征识别率,较传统LBP算法提升14.89%,分类时间也较传统LBP算法提升36.1%;并且通过在TC14、TC12、TC10等纹理库中验证了本文算法的灰度不变性与旋转不变性,具有不错的鲁棒性。