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江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(2011-wlw-005)

作品数:2 被引量:28H指数:2
相关作者:董俊李淼陈晟袁媛江海洋更多>>
相关机构:中国科学院安徽农业大学中国科学技术大学更多>>
发文基金:江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目国家高技术研究发展计划江苏省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇叶部
  • 2篇叶部病害
  • 2篇图像
  • 2篇图像分割
  • 2篇病害
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇图切割
  • 1篇图像分割方法
  • 1篇中值滤波
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇梨树病害
  • 1篇滤波
  • 1篇黄瓜
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网

机构

  • 2篇中国科学院
  • 1篇安徽农业大学
  • 1篇中国科学技术...
  • 1篇中国科学院大...
  • 1篇无锡中科智能...
  • 1篇江苏物联网研...

作者

  • 2篇李淼
  • 2篇董俊
  • 1篇张冲
  • 1篇陈雷
  • 1篇江海洋
  • 1篇高会议
  • 1篇袁媛
  • 1篇张健
  • 1篇陈晟
  • 1篇吴娜

传媒

  • 1篇农业机械学报
  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于改进中值滤波的梨树病害彩色图像分割被引量:3
2016年
针对梨树叶部病害彩色图像分割准确率不高的问题,提出一种基于改进中值滤波与BP神经网络结合的图像分割方法。将彩色图像分解成R、G、B三个单通道灰度图像,分别应用改进后的中值滤波进行处理,处理完成后进行通道融合,得到滤波后的彩色图像;然后,使用标准图像的BP神经网络模型对滤波后的彩色图像像素点进行分类,重构分类结果得到病斑图像。实验结果表明,该方法可以较为准确地对梨树叶部病害彩色图像进行分割,平均分割准确率为89.07%。
张冲李淼张健董俊高会议陈雷吴娜
关键词:BP神经网络中值滤波彩色图像分割支持向量机
复杂背景黄瓜叶部病害图像分割方法被引量:26
2013年
针对具有复杂背景的黄瓜病害图像,设计了一种图像分割方法。该方法首先结合超G和OTSU方法去除彩色图像中的大部分背景,尽可能保留图像中的绿色部分信息;然后根据病害图像RGB模型中红色分量自动建立数据项,并且设定相邻像素间红色分量差值的函数作为平滑项,以上述数据项和平滑项构建基于阈值预处理的图切割算法。利用该方法对4种黄瓜病害(霜霉病、白粉病、靶斑病和炭疽病)彩色图像进行分割。结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中提取出来,算法的平均正确识别率达到90%以上;平均运行速度为2.12 s,能够满足实时图像分割的要求。
袁媛李淼陈晟江海洋董俊
关键词:黄瓜图像分割图切割OTSU
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