本发明公开一种基于LBP和小波矩融合特征的肺癌图像精细分类方法，该方法包括以下步骤：步骤一、对输入图像进行病灶定位。步骤二、病灶部位随机生成大量模板。步骤三、输入图像进行不同尺度缩放，分别对图像块与模板块进行纹理特征MB‑LBP与形状特征小波矩的提取，通过实验调整权重参数融合两种特征。步骤四、图像不同位置匹配，得到特征响应图。步骤五、使用改进的均值空间金字塔模型将响应图转化成特征向量。步骤六、利用支持向量机实现精细分类。本发明提出的算法，是精细分类思想在医学领域的尝试，减少冗余模板的产生；LBP纹理特征与小波矩特征的融合良好的表示肺癌图像信息；金字塔模型抽取特征保留了有力的特征，提高识别精度。