[發(fā)明專利]基于魯棒旋轉(zhuǎn)不變紋理特征的花粉圖像分類識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810077100.2
• 申請日: 2018-01-26
• 公開（公告）號: CN108229579A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韓麗萍;謝永華
• 申請（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G01N21/84
• 代理公司: 江蘇愛信律師事務(wù)所 32241
• 代理人: 毛啟程

本發(fā)明提供的基于魯棒旋轉(zhuǎn)不變紋理特征的花粉圖像分類識別方法，包括如下步驟：步驟一：對花粉圖像進(jìn)行歸一化處理；步驟二：采用如下步驟對經(jīng)步驟一處理后的花粉圖像進(jìn)行特征提取：(1)計(jì)算經(jīng)歸一化處理后的整幅花粉圖像的主梯度方向；(2)計(jì)算像素塊的梯度幅值；(3)自適應(yīng)編碼；(4)特征統(tǒng)計(jì)；步驟三：采用歐式距離分類器對花粉圖像進(jìn)行分類識別。本發(fā)明極大地減少了花粉圖像在采集過程中引入噪聲甚至發(fā)生旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致錯(cuò)誤分類識別的情況，顯著提高了花粉圖像分類識別的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及特征提取技術(shù)和模式識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于魯棒旋轉(zhuǎn)不變紋理特征的花粉圖像分類識別方法。

背景技術(shù)

圖像識別技術(shù)作為圖像處理領(lǐng)域熱點(diǎn)研究的內(nèi)容已經(jīng)被應(yīng)用到人臉識別、交通監(jiān)控和探測機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域，其中特征提取是圖像識別的重要步驟，所提特征的好壞直接決定了圖像的識別效果，所以針對不同類型的圖像設(shè)計(jì)相應(yīng)的特征提取方法至關(guān)重要。

花粉顆粒分類識別在過敏花粉指數(shù)預(yù)報(bào)、藥物研制、古氣候重建等領(lǐng)域具有非常廣泛的應(yīng)用前景。目前花粉鑒別主要是借助于顯微鏡的人工目視鑒別，需要操作者具有豐富的孢粉學(xué)專業(yè)知識，鑒別過程耗時(shí)費(fèi)力，且鑒定結(jié)果易受主觀影響，準(zhǔn)確度普遍不高。鑒于顯微鏡下的花粉圖像具有跟普通圖像類似的輪廓、紋理以及結(jié)構(gòu)特征，利用計(jì)算機(jī)對花粉圖像進(jìn)行特征提取和自動(dòng)分類已經(jīng)成為花粉鑒別的有效手段。在花粉圖像的實(shí)際采集過程中，受顯微傳感器和不規(guī)則收集方法的影響，部分花粉圖像會(huì)受到不同程度的噪聲影響且存在一定的角度旋轉(zhuǎn)，不利于花粉圖像的特征提取且影響了花粉圖像的識別效果。

如何減少因花粉圖像在采集過程中會(huì)引入噪聲或發(fā)生旋轉(zhuǎn)，導(dǎo)致提取的花粉圖像特征與同類其它花粉圖像特征有較大的差異從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的分類識別的問題，提高花粉圖像分類識別的準(zhǔn)確度，是目前亟待解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于魯棒旋轉(zhuǎn)不變紋理特征的花粉圖像分類識別方法，用以解決現(xiàn)有的花粉圖像分類識別準(zhǔn)確度較低的問題。

為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于魯棒旋轉(zhuǎn)不變紋理特征的花粉圖像分類識別方法，包括如下步驟：

步驟一：對花粉圖像進(jìn)行歸一化處理；

步驟二：采用如下步驟對經(jīng)步驟一處理后的花粉圖像進(jìn)行特征提取：

(1)計(jì)算經(jīng)歸一化處理后的整幅花粉圖像的主梯度方向，具體包括如下步驟：求出經(jīng)歸一化處理后的整幅圖像中除邊緣像素點(diǎn)外的所有像素點(diǎn)的梯度角，并對每個(gè)像素點(diǎn)的梯度角向下取整以得到8個(gè)方向值，進(jìn)而將整幅圖像的梯度方向離散化為向下取整得到的8個(gè)方向；將所有像素點(diǎn)的梯度幅值分別加權(quán)到8個(gè)離散方向，取最大的梯度累加值所在的方向?yàn)閳D像的主梯度方向；

(2)計(jì)算像素塊的梯度幅值，具體步驟包括：對于每一個(gè)像素塊，將其主梯度方向上的所有像素點(diǎn)的梯度幅值累加并作為該像素塊的梯度幅值，記為G(B_r,P,m,i)，其中，B_r,P,m,i是處于半徑r上的大小為m×m的圓形鄰域像素塊，P是圓形鄰域的采樣點(diǎn)數(shù)，i是圓形鄰域像素塊的編號，m為像素塊的邊長；整個(gè)像素塊的梯度幅值即為所有像素點(diǎn)在主梯度方向上的梯度累加值；

(3)自適應(yīng)編碼，具體步驟包括：計(jì)算圓形鄰域像素塊B_r,P,m,i與中心像素塊B_c,m的梯度差；然后參照梯度差給各圓形鄰域像素塊編碼，取使梯度差值最大的圓形鄰域像素塊的編號為初始編碼點(diǎn)D，然后從初始編碼點(diǎn)開始按逆時(shí)針順序依次給相應(yīng)位置的二進(jìn)制碼分配權(quán)重；最后求得的十進(jìn)制值即反映了中心像素點(diǎn)x_c周圍的紋理信息，具體計(jì)算公式如下：

其中Dec(x_c)表示中心像素點(diǎn)x_c紋理特征的十進(jìn)制值，S(x)為符號函數(shù)，旨在對鄰域像素塊進(jìn)行二進(jìn)制編碼，定義如下：