基于多尺度空间子带共生矩描述子的花粉图像特征提取方法研究 |
| |
引用本文: | 谢永华,范文晓.基于多尺度空间子带共生矩描述子的花粉图像特征提取方法研究[J].科学技术与工程,2016,16(34). |
| |
作者姓名: | 谢永华 范文晓 |
| |
作者单位: | 南京信息工程大学计算机与软件学院,南京信息工程大学计算机与软件学院 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目) |
| |
摘 要: | 针对显微镜下的花粉图像普遍具有特征维数高、旋转和姿态变化较大等问题,提出了一种新的基于多尺度空间子带共生矩描述子的纹理特征提取方法;并应用于花粉图像的分类和识别。该方法首先采用Mallat小波分解算法将花粉图像分割成不同层次的尺度空间,然后在各个子带尺度空间上提取图像的灰度共生矩分量,最后通过计算每个灰度共生矩多个方向上的统计特征分量构造最终的子带共生矩,描述子鉴别特征。通过Confocal和Pollenmonitor图像库上的仿真结果表明,该特征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具有良好的鲁棒性,能够获得较好的识别精度和效率。
|
关 键 词: | 花粉图像 小波变换 灰度共生矩 纹理特征 |
收稿时间: | 7/6/2016 12:00:00 AM |
修稿时间: | 2016/7/22 0:00:00 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
| 点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《科学技术与工程》下载全文 |
|