期刊文献+

基于BP神经网络和纹理特征的马尾松图像分割方法 被引量:6

Image segmentation of pinus massoniana based on BP neural network and texture feature
下载PDF
导出
摘要 马尾松图像中树干部分的纹理可以很好地描述图像中的分割目标,表明神经网络可应用于该分类问题,如果给予较理想的训练样本,就可以得到较好的网络;再用此训练好的网络对输入图像进行分割就会得到较好的结果.结果表明这种方法效果良好. The image texture of pinus massoniana trunks could be a good description of the target image segmentation. The result showed the neural network could be applied to this kind problem. If ideal training samples were provided, the result of segmentation could be better. The experiment results showed the effect of this method was better.
出处 《福建农林大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第6期649-652,共4页 Journal of Fujian Agriculture and Forestry University:Natural Science Edition
关键词 图像分割 GABOR滤波器 纹理特征 BP网络 马尾松 image segmentation Gabor filter texture feature BP network pinus massoniana
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献42

  • 1于海鹏,刘一星,刘镇波,张显权.基于改进的视觉物理量预测木材的环境学品质[J].东北林业大学学报,2004,32(6):39-41. 被引量:11
  • 2于海鹏,刘一星,张斌,李永峰.应用空间灰度共生矩阵定量分析木材表面纹理特征[J].林业科学,2004,40(6):121-129. 被引量:22
  • 3孙长库,魏嵬,张效栋,叶声华.CCD摄像机参数标定实验设计[J].光电子技术与信息,2005,18(2):43-46. 被引量:22
  • 4Julius T.Picturial feature extraction and recognition via image modeling[J].Computer Graphics and Image Processing,1980,12:376-406.
  • 5Haralick R.Statistical and structural:Approaches to texture[J].Proceedings IEEE,1979,67(5):786-804.
  • 6Haralick R,Shanmugam K,Dinstein I.Textural features for image classification[J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,1973,3(6):610-621.
  • 7Haddon J F,Boyce J F.Co-occurrence matrices for image analysis[J].IEEE Electronics and Communications Engineering Journal,1993,5(2):71-83.
  • 8Tang Y Y, Liu J, Ma H, et al.Wavelet orthonormal decompositions for extracting features in pattern recognition[J].International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,1999,13(6):803-831.
  • 9于海鹏 刘一星 孙建平.基于小波变换对木材表面纹理不同频率特征的提取与分析[A].中国林学会木材科学分会.中国林学会木材科学分会第九次学术研讨会论文集[C].哈尔滨:东北林业大学出版社,2004.301-306.
  • 10Pentland A P.Fractal-based description of natural scenes[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1984, 6(6):661-674.

共引文献49

同被引文献53

引证文献6

二级引证文献48

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部