湖北省自然科学基金(2003ABA053)
- 作品数:34 被引量:162H指数:9
- 相关作者:周龙牟怿黄凌霄陈为真谢兆鸿更多>>
- 相关机构:武汉工业学院华中科技大学安徽科技学院更多>>
- 发文基金:湖北省自然科学基金武汉市青年科技晨光计划湖北省教育厅青年基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术农业科学机械工程自然科学总论更多>>
- 灰色理论在储粮害虫图像处理中的应用被引量:3
- 2009年
- 提出了一种基于灰色理论的图像边缘检测算法,首先确定参考序列和比较序列,然后计算各像素点为中心形成的比较序列与参考序列之间的关联系数,再进行边缘检测。将其应用于储粮害虫图像的边缘检测,实例表明该方法能较好地检测储粮害虫图像的有效边缘信息。
- 胡涛徐磊
- 关键词:灰关联分析储粮害虫边缘检测
- 小波分析在粮虫图像去噪及边缘检测中的应用被引量:8
- 2005年
- 用小波分析法将二维粮虫图像分解为n层,对每个层次都选一定的阈值,对其频率系数从高到低进行阈值量化处理,根据具体需要对二维粮虫图像信号进行重构,可以实现小波分析去噪处理,然后再进行边缘检测,可以得到较清晰的粮虫特征图像.
- 周龙
- 关键词:粮虫图像噪声小波分析边缘检测
- 小波变换在储粮害虫图像压缩中的应用
- 2008年
- 介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解和重构过程.对储粮害虫图像实现了2种图像压缩方法.通过实验结果表明,小波变换用于粮虫图像压缩有很高的实用价值.
- 黄凌霄马文涛周龙
- 关键词:小波图像压缩
- 模糊边缘检测算法在储粮害虫图像中的应用被引量:11
- 2005年
- 介绍了基于机器视觉的储粮害虫检测方法,论述了粮虫图像边缘检测是该方法的关键。对Roberts算子和Sobel算子在粮虫图像边缘检测中的应用作了简要介绍,在此基础上,文中提出了一种基于模糊理论的边缘检测方法,计算表明,该方法对粮虫图像边缘检测的效果较好。
- 周龙卢亚玲谢兆鸿
- 关键词:机器视觉边缘检测储粮害虫
- 奇异值分解在储粮害虫图像复原中的应用
- 2009年
- 针对储粮害虫图像复原中点扩展函数矩阵逆矩阵不存在的情况,提出了一种用奇异值分解和Moor-Penrose广义逆来实现图像复原的方法,通过将矩阵做奇异值分解再求其Moor-Penrose广义逆,最后得到原始图像的一个很好的近似值,并在Matlab7.0上实现了算法。结果表明该方法在复原由运动造成的图像模糊方面有很好的效果。
- 石伟胡涛
- 关键词:储粮害虫图像复原奇异值分解矩阵广义逆运动模糊图像MATLAB7.0
- 二维小波变换在粮虫图像处理中的应用被引量:11
- 2007年
- 提出了用小波变换检测储粮害虫图像边缘的方法,这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息.计算表明,将二维小波变换应用于储粮害虫的图像去噪和边缘检测,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像,为粮虫图像特征提取打下了良好的基础.
- 周龙牟怿
- 关键词:粮虫图像图像处理小波变换边缘检测
- 基于灰关联分析的储粮害虫图像边缘检测算法被引量:9
- 2005年
- 提出了一种基于灰关联分析的图像边缘检测算法,首先确定参考序列和比较序列,然后计算各像素点为中心形成的比较序列与参考序列之间的关联系数,通过比较关联系数的大小来确定该像素点是否为边缘点,这样就可以进行图像的边缘检测.该方法计算量较小,简便实用.将其应用于储粮害虫图像的边缘检测,实例表明采用Sobel算子和Robert算子进行边缘检测的噪声较大,提取的边缘较模糊,而采用基于灰关联分析的方法能够清晰、连续地检测到储粮害虫图像的有效边缘信息.
- 周龙陈绵云
- 关键词:储粮害虫灰关联分析图像边缘检测
- 具SCGM_(mv)(1,1)关联预测器的模糊控制方案
- 2003年
- 基于模糊控制规则和趋势关联分析提出一个具SCGMmv(1,1)关联预测器的模糊控制方案。该方案有效显现“模糊控制”和“预测控制”二者的优越性,可望获得更好的控制效果。
- 陈为真谢兆鸿周龙陈其乐
- 关键词:模糊控制预测控制
- 基于奇异值分解的粮虫图像增强被引量:4
- 2010年
- 在经典图像增强算法和矩阵奇异值分解的基本理论的基础上,提出了基于奇异值分解的粮虫图像增强算法,该方法没有繁琐的数学变换,实际应用时可以根据需要通过调整高斯噪声的方差来获得不同的图像增强效果,通过增强奇异值矩阵达到增强图像的目的,具有与经典算法相同的功效.通过实验与经典算法对比,Matlab平台的仿真实验表明,该方法对于粮虫图像增强是可行有效的,且简单易行.
- 刘纯利牟怿周龙
- 关键词:图像处理图像增强粮虫图像奇异值分解在线检测
- 奇异值分解在储粮害虫图像复原中的应用被引量:2
- 2010年
- 针对储粮害虫图像复原中点扩展函数矩阵的逆矩阵不存在的情况,提出了一种用奇异值分解和Moor-Penrose广义逆来实现图像复原的方法,通过将矩阵作奇异值分解再求其Moor-Penrose广义逆.计算结果表明,与传统方法相比,该方法在复原由运动造成的图像模糊方面能取得较好的效果,复原的图像比较清晰.
- 周龙牟怿方明
- 关键词:图像复原储粮害虫奇异值分解矩阵广义逆运动模糊图像