基于主梯度编码局部二进制模式的花粉图像识别

• 作者: 谢永华 韩丽萍
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 文学
• 关键词: 局部二进制模式 主梯度方向 梯度幅值 自适应权重分配 多尺度 花粉识别
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与多媒体计算
• 页码范围: 1765-1770,1783
• 页数: 7页
• 分类号: IP391.41
• 字数: 7319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112791

摘要

受显微传感器和不规则收集方法的影响,花粉图像常受到不同程度的噪声干扰且有着不同角度的旋转变化,识别精度普遍不高,为此提出了基于主梯度编码的局部二进制模式(DGLBP)描述子,并应用于花粉图像的分类识别.首先,计算图像块在主梯度方向上的梯度幅值;其次,分别计算图像块的径向、角向,以及复合梯度差;然后,根据各图像块的梯度差进行二进制编码,参照各局部区域的纹理分布情况为二进制编码自适应分配权重,并提取花粉图像在3个方向上的纹理特征直方图;最后,对不同尺度下的纹理特征直方图进行融合,采用欧氏距离计算各图像的相似度.DGLBP方法在Confocal和Pollenmonitor数据集上的平均正确识别率分别为94.33％和92.02％,与其他花粉识别方法相比平均提高了8.9个百分点和8.6个百分点,与LBP改进方法相比平均提高了18个百分点和18.5个百分点.实验结果表明,DGLBP描述子对花粉图像的噪声干扰和旋转变化具有较好的鲁棒性,且具有较优的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩丽萍	南京信息工程大学计算机与软件学院	1	1	1.0	1.0