计算机应用
計算機應用
계산궤응용
Journal of Computer Applications
2015年
7期
2039-2042
,共4页
高斯金字塔%粗糙度%花粉识别%纹理特征%尺度空间
高斯金字塔%粗糙度%花粉識彆%紋理特徵%呎度空間
고사금자탑%조조도%화분식별%문리특정%척도공간
Gaussian pyramid%roughness%pollen recognition%texture feature%scale space
针对现有粗糙度描述子大多依赖于灰度值平均值,容易造成图像信息的丢失的问题,提出了一种新的基于高斯尺度空间粗糙度描述子的特征提取方法,并应用于花粉图像的分类和识别.首先,采用高斯金字塔算法,将花粉图像分割成不同层次的尺度空间;然后,在各个尺度空间上提取图像的粗糙度纹理特征;其次,通过计算粗糙度频率直方图的统计分布,提取不同尺度空间的粗糙度描述子(SSRHD);最后,采用欧氏距离计算图像的相似度.通过Confocal和Pollenmonitor图像库上的仿真结果表明,与基于隐马尔可夫模型的轮廓描述子(DHMMD)相比,该描述子在Confocal图像库上的平均正确识别率(CRR)提高了2.32％、平均错误识别率(FRR)降低了0.1％,而在Pollenmonitor图像库上的平均识别率也提高了1.2％.实验结果表明,该描述子能较好地描述花粉颗粒图像的纹理分布,对于花粉图像的旋转和姿态变化也具有良好的鲁棒性.
針對現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,提齣瞭一種新的基于高斯呎度空間粗糙度描述子的特徵提取方法,併應用于花粉圖像的分類和識彆.首先,採用高斯金字塔算法,將花粉圖像分割成不同層次的呎度空間;然後,在各箇呎度空間上提取圖像的粗糙度紋理特徵;其次,通過計算粗糙度頻率直方圖的統計分佈,提取不同呎度空間的粗糙度描述子(SSRHD);最後,採用歐氏距離計算圖像的相似度.通過Confocal和Pollenmonitor圖像庫上的倣真結果錶明,與基于隱馬爾可伕模型的輪廓描述子(DHMMD)相比,該描述子在Confocal圖像庫上的平均正確識彆率(CRR)提高瞭2.32％、平均錯誤識彆率(FRR)降低瞭0.1％,而在Pollenmonitor圖像庫上的平均識彆率也提高瞭1.2％.實驗結果錶明,該描述子能較好地描述花粉顆粒圖像的紋理分佈,對于花粉圖像的鏇轉和姿態變化也具有良好的魯棒性.
침대현유조조도묘술자대다의뢰우회도치평균치,용역조성도상신식적주실적문제,제출료일충신적기우고사척도공간조조도묘술자적특정제취방법,병응용우화분도상적분류화식별.수선,채용고사금자탑산법,장화분도상분할성불동층차적척도공간;연후,재각개척도공간상제취도상적조조도문리특정;기차,통과계산조조도빈솔직방도적통계분포,제취불동척도공간적조조도묘술자(SSRHD);최후,채용구씨거리계산도상적상사도.통과Confocal화Pollenmonitor도상고상적방진결과표명,여기우은마이가부모형적륜곽묘술자(DHMMD)상비,해묘술자재Confocal도상고상적평균정학식별솔(CRR)제고료2.32％、평균착오식별솔(FRR)강저료0.1％,이재Pollenmonitor도상고상적평균식별솔야제고료1.2％.실험결과표명,해묘술자능교호지묘술화분과립도상적문리분포,대우화분도상적선전화자태변화야구유량호적로봉성.
