傅弘
- 作品数：4 被引量：70H指数：2
- 供职机构：香港理工大学更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学理学更多>>
- 基于人工神经网络的叶脉信息提取——植物活体机器识别研究Ⅰ被引量：49
- 2004年
- 叶片的识别是识别植物的重要组成部分,特别在野外识别植物活体尤其重要。叶脉的脉序是植物的内在特征,包含有重要的遗传信息。但由于叶脉本身的多样性,利用单一特征的图像处理方法难以有效地提取叶脉。为了充分利用图像的信息,本文提出了一种基于人工神经网络的叶脉提取方法。该方法利用边缘梯度、局部对比度和邻域统计特征等10个参数来描述像素的邻域特征,并将其作为神经网络的输入层。实验结果表明,与传统方法相比,经过训练的神经网络能够更准确地提取叶脉图像,为进一步的叶片识别打下了良好的基础。
- 傅弘池哲儒常杰傅承新
- 关键词：人工神经网络叶脉图像局部对比度
- 基于自适应定向正交投影分解的图象分割方法被引量：20
- 2003年
- 将目标和背景分别对应到灰度直方图中的两个高斯分布是进行图象分割的一种常用方法 ,但复杂图象的直方图往往是多峰的 .为了更好地拟合这种复杂图象直方图的多峰特性 ,提出了一种基于自适应定向正交投影分解的图象分割方法 .该方法首先将这种复杂图象的直方图看作是多个高斯分布的叠加 ,并可通过应用自适应定向正交投影分解法来快速准确地确定每个高斯分布的权值、均值和方差 ,进而计算出各相邻高斯分布之间的最优阈值 ,以用于图象分割 .在此基础上 ,又提出了阈值分离度的概念 ,并将其作为选取最终阈值的指标 .应用实例结果表明 ,该方法能够快速有效地实现复杂图象的多阈值分割 .
- 傅弘阎鸿森齐春
- 关键词：图象分割高斯分布计算机视觉
- 基于象素特征的图象分割方法研究
- 图象分割是计算机视觉的基础,多年来受到科研人员的广泛重视.该文侧重于利用象素特征的图象分割方法,主要进行了以下两个方面的研究:第一、提出了一种自适应旋转投影分解的图象分割方法(AOP法).该方法首先将直方图的传统双高斯模...
- 傅弘
- 关键词：图象分割高斯分布人工神经网络计算机视觉
- 文献传递
- GA算子的代数模型(英文)被引量：1
- 2001年
- 作为对生物进化的模拟 ,遗传算法的表述方法和用语与生物进化的基本相同。这种表述方法虽然形象 ,但往往容易掩盖遗传算法的数学本质 ,为进一步研究带来困难。试图揭示遗传算法的数学本质 ,建立它的代数表述形式 。
- 傅学芳傅弘
- 关键词：遗传算法
