基于梯度直方圖的旋轉(zhuǎn)不變性鐘蟲識別方法的研究和優(yōu)化.pdf

1、作為當前計算機視覺的研究熱點，通過機器學習進行微生物識別和檢測已經(jīng)取得了不少研究成果，并被應用于科學和工業(yè)的多個方面。其中對鐘蟲圖像的識別和檢測一直以來都是一個具有挑戰(zhàn)性的熱門課題。在本文中，利用方向梯度直方圖（Histograms of Oriented Gradients）和局部二值模式算法（Local Binary Pattern），并且結(jié)合離散傅里葉變換（Discrete Fourier Transform），設計和實現(xiàn)了一種對

2、鐘蟲圖像高效的旋轉(zhuǎn)不變性識別算法。
　　論文的主要工作與貢獻如下：
　　1)深入探討并總結(jié)了方向梯度直方圖算法（HOG）和局部二值模式算法（LBP）的基本原理和特征提取過程，分析了其缺陷，并針對其實現(xiàn)細節(jié)進行對比實驗驗證，以獲得更高效的識別能力。
　　2)理解和分析了圖像旋轉(zhuǎn)變換的基本原理和表現(xiàn)形式，并結(jié)合鐘蟲圖像進行實驗討論。從鐘蟲圖像樣本的預處理角度進行算法改進，通過適當?shù)男D(zhuǎn)變換，對訓練集樣本進行數(shù)據(jù)擴充，從而增