1.一种基于环向局部三值模式的图像纹理特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对待测图像进行灰度化预处理得到灰度图像；

S2：通过环向三角结构扫描整幅灰度图像，提取灰度图像中各个位置的环向三角像素并计算三角结构的灰度差对；具体步骤为：将整幅灰度图像的各像素点取3×3窗口，设灰度图像的中心像素的灰度值为pc，中心像素的3×3的正方形邻域为[p0,p1…p6,p7]，中心像素pc的正方形邻域像素点的灰度值为pi；

对图像中3×3窗口中的每一条路径都是由中心像素和其邻域中两个相邻的元素按照顺时针顺序构成三角结构，按照顺时针遍历邻域像素组成环向三角结构，每个窗口有8条三角结构的路径，则路径中的像素集定义为：计算每条路径的灰度差对为：

S3：利用三元阈值函数和构造下降、上升和稳态的结构模式描述灰度差对的波动趋势，获得三元纹理特征向量CLTP；具体步骤为：采用三进制值模式处理像素点的灰度差异性；设 是单位阶跃函数，阈值T控制转换宽度用于区分三个级别，则采用三元阈值函数处理像素点的灰度差对为：构造下降、上升和稳态三种结构形式用于准确描述灰度差对的波动趋势：若像素pi满足：

或

或

则三元组[pc,pi,pi‑1]为上升结构“1”；

若像素pi满足：

或

或

则三元组[pc,pi,pi‑1]为下降结构“‑1”；

若像素pi满足：

或

或

则三元组[pc,pi,pi‑1]为稳态结构“0”；

定义上升、下降和稳态的三元阈值函数υ(·)如下，其中阈值T根据经验值和灰度可辨识认识程度进行设置：当υ(·)＝1时为上升结构；当υ(·)＝‑1时为下降结构；当υ(·)＝0时为稳态结构；每个像素点的CLTP纹理特征由8个路径的三值元素组合在一起构成8位的三进制数；

S4：将三元纹理特征向量CLTP分解为二值表示的上升向量RCLTP和下降向量DCLTP共两个二元纹理特征向量；

S5：将上升向量RCLTP描述符和下降向量DCLTP描述符的统计直方图合并到一个联合直方图中作为待测图像的纹理特征。

2.根据权利要求1所述的一种基于环向局部三值模式的图像纹理特征提取方法，其特征在于：所述的步骤S4中，具体步骤为：将CLTP的每个三元模式分解为二元的上升模式RCLTP的特征值和下降模式DCLTP的特征值，对应的三元阈值函数υ(·)分成二元阈值函数rυ(·)和dυ(·)：

3.根据权利要求2所述的一种基于环向局部三值模式的图像纹理特征提取方法，其特征在于：所述的步骤S5中，具体步骤为：通过二元阈值函数rυ(·)和dυ(·)将每个像素点的二元的上升模式RCLTP的特征值和下降模式DCLTP的特征值对应转换为RCLTP特征描述符fRCLTP(pc)和DCLTP特征描述符fDCLTP(pc)：分别计算RCLTP描述符的直方图和DCLTP描述符的直方图，并将两者使用串联方法组合在一起，构成联合的CLTP描述符直方图：hCLTP＝hRCLTP∪hDCLTP。

4.一种计算机存储介质，其特征在于：其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行如权利要求1至权利要求3中任意一项所述的一种基于环向局部三值模式的图像纹理特征提取方法。