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基于LAB颜色空间的植物病变区域提取被引量：3: 2017年; 为了有效准确的提取出植物病害区域图像,利用了植物病变区域的褪绿现象,提出了1种基于LAB颜色空间的植物叶片病斑提取方法。将原始图像由红绿蓝(RGB)颜色空间转换到LAB颜色空间,提取A分量作为参考,并结合K-means算法进行聚类分割。结果表明,基于LAB颜色空间的植物叶片病害区域提取方法是可行的。; 符运阳郭胜娜王兵王光光; 关键词：LAB K-MEANS算法

基于随机森林方法的小麦叶片病害识别研究被引量：16: 2018年; 为了提高小麦叶部病害的识别准确率,采用高斯混合模型结合EM算法对小麦叶片进行提取,获得较大目标,使得分割准确率比直接分割病害区域有所提高,同时降低了分割难度。并结合HSV主颜色直方图和通过Tamura纹理特征中的粗糙度、方向度和对比度作为特征进行筛选,采用随机森林方法对小麦健康叶片、白粉病、叶枯病和叶锈病图像进行了识别,整体识别准确率可达95%。通过实验验证,该方法是有效可行的,并优于同等条件下的支持向量机(SVM)方法。; 夏永泉王兵支俊黄海鹏孙静茹; 关键词：高斯混合模型 EM算法纹理特征支持向量机

一种基于改进的无监督深度学习自编码方法被引量：3: 2018年; 针对传统的Auto Encoder方法在全局特征提取上的高性能以及在图像识别上的重要性,本文提出了一种基于无监督局部深度特征学习的改进方法。首先对训练图像进行局部分块处理,其次采用Auto Encoder方法设计自编码网络进行深度训练,并使用费舍尔向量结合空间金字塔匹配算法进行特征提取,最后通过线性SVM分类器来提高图像识别的准确率。实验结果表明:在MNIST数据集上,本文改进方法运算速度更快,更节约内存,同时具有更低的错误率。与传统方法相比,本文改进方法具有更好的准确性,鲁棒性。; 夏永泉黄海鹏王兵支俊; 关键词：图像识别

基于改进K均值聚类算法的星点聚类研究被引量：4: 2019年; 针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一种改进的K均值聚类算法,以解决传统的K均值聚类算法的聚类结果易受到k值和初始聚类中心随机选择影响的问题。该算法首先在用K均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的k值,其次用层次聚类对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用K均值聚类算法进行聚类。通过MATLAB仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法。; 夏永泉孙静茹WU Xin-wen支俊王兵谢希望; 关键词：初始聚类中心 K均值聚类算法层次聚类

基于相邻数据依赖性的功能核磁共振混沌分析: 2018年; 为揭示大脑功能活动的非线性特征信息,进而全面揭示大脑内部活动机制,提出一种度量大脑功能活动的相邻数据依赖性(dependence of neighbor subseries,DN)分析方法.采用DN方法分析大脑功能磁共振数据,提取大脑功能活动的非线性特征信息,并将该方法应用于健康男性组与健康女性组大脑功能活动的比较,验证该方法的可行性、有效性.结果表明,较男性健康组,健康女性组在右侧眶部额下回、右侧脑岛、右侧海马、双侧前扣带和旁扣带脑回、左侧内侧额上回、双侧中央前回、双侧中央后回、右侧岛盖部额下回、左侧缘上回的DN值更高,并解释了这些差异可能与大脑结构上及行为和认知上的性别差异有关,通过对比,分析DN方法与局部一致性(regional homogeneity,Re Ho)方法确定的差异区域,发现DN方法可以提取Re Ho方法无法提取的大脑功能活动的非线性特征信息.在一定程度上,这说明将该方法应用于大脑功能活动的研究是可行的、有意义的.; 张亮亮黄琨强王兵张卫国; 关键词：功能磁共振性别差异

基于颜色和边缘特征的球员目标分割方法: 2017年; 为实现球员目标的准确分割,针对图像的颜色特征和球员的边缘特征提供的信息进行融合处理.首先对图像进行高斯滤波预处理,借助Matlab软件对图片进行了像素分析和筛选,并通过Prewitt算子进行边缘检测,以及Bresenham算法进行了直线扫描确定了边界线的起始,经过形态学运算将图片中直线段去除.并完成最终处理,将球员目标分割出来.其优点在于不受球场光照和阴影的影响,能够自动将观众等背景过滤,即使在复杂背景下也能较为准确的将目标分割出来.; 王兵张卫国孙静茹张亮亮黄琨强; 关键词：PREWITT算子 BRESENHAM算法

高分辨率天文图像并行处理中的分块方法研究被引量：1: 2018年; 针对高分辨率天文图像分辨率较高,较多的专家学者采用了对图像进行分块的策略,将不同的图像块进行并行处理,但少有对分块方法进行研究和分析.文中对分辨率较高的图像如何分块进行了分析和研究,并提出了一种分块方法,该方法通过不同分辨率和不同CPU核数下进行分析和实验,在不同资源环境条件下,对图像进行分块处理,得到不同情况下的串并行处理时间,得到在什么情况下才有串行方式处理,什么情况下才有分块策略进行并行处理,通过实验和分析,验证了该方法的有效性和实用性.; 夏永泉孙静茹支俊王兵谢希望; 关键词：高分辨率图像分块串行特征提取

基于EM和K-means混合聚类方法的植物叶片病害区域自动提取: 2017年; 针对植物病害区域如何准确提取的问题,文中提出了一种基于EM和K-means混合聚类的方法。该方法在目标与背景具有较明显差异的情况下,可以有效地将叶片目标提取出来,并对较复杂背景也具有一定的甄别效果,优于其他经典方法。利用植物病害区域的褪绿特点,用K-means方法结合Lab颜色空间,利用Lab颜色空间颜色分布的均匀性,提取A分量作为参考分量,将病害区域从叶片目标中提取出来。通过Matlab仿真实验,结果表明,基于EM和K-means混合聚类方法的植物病害区域提取是可行的。; 夏永泉王兵支俊黄海鹏孙静茹; 关键词：EM算法 K-MEANS算法混合聚类

一种基于改进非极大值抑制的农作物病斑检测方法被引量：1: 2017年; 针对传统边缘检测算子在植物病斑检测过程中抗噪性能差、自适应能力较弱、处理过程中采用的非极大值抑制方法容易导致伪噪声边缘出现等问题,提出了一种线性插值的非极大值抑制改进方法.该方法首先在预处理过程中使用改进的形态学滤波法替代高斯滤波,然后通过引入插值因子与邻域相关系数,将8个邻域简化为4个邻域,进行计算插值的梯度幅值与目标点的比较,替代传统方法中直接沿着梯度方向与邻域值相比较.实验结果表明:改进后的方法在抑制伪边缘点出现与适应性方面有了较好的提升,对病斑部分的分割具有非常好的有效性、准确性和鲁棒性.; 夏永泉黄海鹏王兵; 关键词：形态学滤波线性插值非极大值抑制

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王兵