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針對(duì)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(wèn)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(shí)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(gè)尺度空間上提取圖像的粗糙度紋理特征；其次，通過(guò)計(jì)算粗糙度頻率直方圖的統(tǒng)計(jì)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(jì)算圖像的相似度。通過(guò)Confocal和Pollenmonitor圖像庫(kù)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(kù)上的平均正確識(shí)別率（CRR）提高了2.32%、平均錯(cuò)誤識(shí)別率（FRR）降低了0.1%，而在Pollenmonitor圖像庫(kù)上的平均識(shí)別率也提高了1.2%。實(shí)驗(yàn)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(duì)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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