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黑龙江省青年科学基金(QC2009C69)

作品数:3 被引量:19H指数:3
相关作者:赵开才孟庆林马立功石凤梅更多>>
相关机构:黑龙江省科学技术情报研究所黑龙江省农业科学院更多>>
发文基金:黑龙江省青年科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇稻瘟
  • 2篇稻瘟病
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇水稻
  • 2篇水稻稻瘟病
  • 2篇图像
  • 2篇瘟病
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇电路
  • 1篇多分类支持向...
  • 1篇窄带
  • 1篇特征提取
  • 1篇图像分割
  • 1篇图像识别
  • 1篇切比雪夫
  • 1篇滤波电路
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇RGB空间

机构

  • 3篇黑龙江省科学...
  • 2篇黑龙江省农业...

作者

  • 3篇赵开才
  • 2篇石凤梅
  • 2篇马立功
  • 2篇孟庆林

传媒

  • 2篇东北农业大学...
  • 1篇自动化技术与...

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于支持向量机的水稻稻瘟病图像分割研究被引量:9
2013年
水稻稻瘟病图像的分割是水稻稻瘟病自动分析与识别的关键环节,其分割效果直接影响后续处理。提出一种基于支持向量机的水稻稻瘟病病害彩色图像分割方法。首先选取叶子正常部分的像素点以及颜色相对复杂的病斑像素点作为负训练样本和正训练样本,提取像素R、G、B彩色分量作为特征向量,对支持向量机进行训练,然后在RGB空间利用训练好的支持向量机对待分割图像的所有像素点进行分类,实现水稻稻瘟病彩色图像的分割。为了获得最佳的分割效果,采用网格搜索法对径向基核函数下的不同核参数分割效果和性能进行比较与分析,确定最佳模型参数。利用此模型进行水稻稻瘟病图像分割实验,获得较好的分割精度,结果优于最大类间方差分割算法。
石凤梅赵开才孟庆林马立功
关键词:彩色图像分割支持向量机稻瘟病RGB空间
基于SVM的水稻稻瘟病识别方法被引量:6
2013年
针对水稻稻瘟病人工识别准确性和效率不高的问题,提出基于多分类支持向量机的水稻稻瘟病识别方法。首先进行不同水稻稻瘟病病斑的颜色特征和形状特征提取,经过特征选择确定8个最佳特征组合,然后利用多分类支持向量机,对不同类型水稻稻瘟病进行识别。通过比较多分类支持向量机不同参数下的识别效果,确定稻瘟病识别支持向量机最佳模型参数。试验结果表明,基于多分类支持向量机的水稻稻瘟病识别方法具有较高识别精度,平均正确识别率达到了93.3%,能够有效地对水稻稻瘟病病害图像进行识别。
赵开才石凤梅孟庆林马立功
关键词:图像识别特征提取多分类支持向量机稻瘟病
基于Matlab的窄带模拟带通滤波器的快速设计被引量:4
2014年
传统滤波器设计过程中存在许多不足之处,如复杂的数值计算、参数值可选择的分布区间较小、参数之间的耦合度较高等问题,提出基于Matlab编程将滤波硬件电路参数计算程序化的方法,对不同的环境要求只需改变相应的输入参数即可快速设计出满足期望指标的模拟滤波器。该方法具有简便直观、精度高等优点,且解决了大量繁琐的计算问题、提高了设计效率。最后通过实例验证了此方法的可行性和实用性,对今后有源带通滤波器的设计具有很好的实际意义。
赵开才
关键词:切比雪夫滤波电路MATLAB
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