資料介紹
針對現(xiàn)有粗糙度描述子大多依賴于灰度值平均值,容易造成圖像信息的丟失的問題,提出了一種新的基于高斯尺度空間粗糙度描述子的特征提取方法,并應(yīng)用于花粉圖像的分類和識別。首先,采用高斯金字塔算法,將花粉圖像分割成不同層次的尺度空間;然后,在各個尺度空間上提取圖像的粗糙度紋理特征;其次,通過計算粗糙度頻率直方圖的統(tǒng)計分布,提取不同尺度空間的粗糙度描述子( SSRHD);最后,采用歐氏距離計算圖像的相似度。通過Confocal和Pollenmonitor圖像庫上的仿真結(jié)果表明,與基于隱馬爾可夫模型的輪廓描述子(DHMMD)相比,該描述子在Confocal圖像庫上的平均正確識別率(CRR)提高了2.32%、平均錯誤識別率(FRR)降低了0.1%,而在Pollenmonitor圖像庫上的平均識別率也提高了1.2%。實驗結(jié)果表明,該描述子能較好地描述花粉顆粒圖像的紋理分布,對于花粉圖像的旋轉(zhuǎn)和姿態(tài)變化也具有良好的魯棒性。
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