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针对复杂背景下钢丝绳图像难以准确分割的问题,提出一种新的基于纹理特征的图像分割方法。首先,采用局部二进制模式(Local Binary Pattern,LBP)特征直方图的一阶熵、二阶熵作为LBP特征的统计测度,降低LBP特征的维数。同时选用边缘密度作为纹理描述的特征之一,弥补LBP算子提取纹理特征不足、抗干扰能力差的缺点。然后以上述纹理特征构成特征矢量,采用模糊C-均值(Fuzzy C-Mean,FCM)聚类算法进行聚类分割。在实验中,对比了该算法与灰度共生矩阵、传统LBP算子在钢丝绳图像分割中的