孟大伟
- 作品数：5 被引量：30H指数：3
- 供职机构：江苏食品职业技术学院计算机应用技术系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多特征图像融合的苹果分级方法应用研究被引量：9
- 2012年
- 研究苹果优化自动分级控制问题,苹果等级由多种特征共同决定,单一苹果特征分类算法不能全面反映苹果品质,导致分级正确率低。为提高提高苹果分级正确率,提出一种基于证据理论的特征融合苹果分级方法。首先提取大小、形状、颜色特征,然后采用RBF神经网络对每一个特征进行初步分级,将单一特征初步分级结果作为证据,最后采用证据理论对初步分级结果进行决策级融合,获得苹果多特征融合分级结果。仿真表明,相对于单一特征分级方法,特征融合分级方法提高苹果自动分级正确率,稳定性更好,是一种有效苹果自动分级方法。
- 梁明孟大伟
- 关键词：苹果分级特征提取决策级融合
- 基于纹理信息的水果图像识别方法仿真研究被引量：15
- 2011年
- 研究水果图像自动识别问题。由于外界噪声的干扰,影响自动识别的准确率。针对传统水果分类系统依靠人工或者特殊传感器件的局限,同时识别算法由于水果图像的颜色特征和纹理特征复杂,造成识别难度增大等缺陷,提出了一种新的计算机视觉和图像的水果自动分类识别系统。针对于对水果图像进行特征取值,特别是对颜色不同的水果进行识别。首先利用水果的HSV颜色表达,提取稳定的颜色特征;另外利用小波变换所生成的共生矩阵,提取水果的纹理特征。将这两种特征结合,并利用K最近邻分类器进行水果的分类和识别。经仿真结果证明了利用水果颜色和纹理特征的结合,可以有效的实现不同水果的自动分类,并比较传统单一的特征有更高的分类准确率。改进方法设备简单,分类准确率高,无需训练的优点,特别适宜在农业生产领域广泛应用。
- 孟大伟
- 关键词：最近邻分类器纹理信息
- 基于图像的大米品质检测方法研究与仿真被引量：4
- 2012年
- 基于图像的大米品质检测的准确性问题的研究。由于垩白米与普通优质大米在像素灰度上差异极小,大米中经常混淆垩白米,传统的基于灰度的大米品质算法不能很好的区分混有垩白米部分的大米灰度差异,不能准确鉴定大米品质的问题。为了解决这个问题,提出了基于大米像素组织的大米品质鉴定方法。通过直线平滑分割、大米像素组织点性质识别的方法,克服了传统方法像素混淆后无法识别的弊端。实验表明,组织特征方法能够准确鉴定混合了垩白米的大米品质,并取得了比较好的效果。
- 梁明孟大伟
- 关键词：像素灰度
