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针对现有粗糙度描述子大多依赖于灰度值平均值，容易造成图像信息的丢失的问题，提出了一种新的基于高斯尺度空间粗糙度描述子的特征提取方法，并应用于花粉图像的分类和识别。首先，采用高斯金字塔算法，将花粉图像分割成不同层次的尺度空间；然后，在各个尺度空间上提取图像的粗糙度纹理特征；其次，通过计算粗糙度频率直方图的统计分布，提取不同尺度空间的粗糙度描述子（ SSRHD）；最后，采用欧氏距离计算图像的相似度。通过Confocal和Pollenmonitor图像库上的仿真结果表明，与基于隐马尔可夫模型的轮廓描述子（DHMMD）相比，该描述子在Confocal图像库上的平均正确识别率（CRR）提高了2.32%、平均错误识别率（FRR）降低了0.1%，而在Pollenmonitor图像库上的平均识别率也提高了1.2%。实验结果表明，该描述子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也具有良好的鲁棒性。
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