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 XIE Yonghua 1,2 , HAN Liping 1

作者机构：南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 江苏省网络监控中心(南京信息工程大学)南京210044 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2018年第38卷第6期

页      面：1765-1770,1783页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61375030)~~ 

主　　题：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 

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。