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基于形状特征的叶片图像识别算法比较研究
被引量:
14
1
作者
陈良宵
王斌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第9期17-25,56,共10页
植物是生命的主要形态之一,其种类已达40多万种,对其进行分类识别在生物多样性保护,生态农业,生物安全中有着重要的意义。不同的种类的植物一般有着不同的叶片形状,因此叶片的形状特征在植物分类中扮演着重要的角色。作为计算机视觉的...
植物是生命的主要形态之一,其种类已达40多万种,对其进行分类识别在生物多样性保护,生态农业,生物安全中有着重要的意义。不同的种类的植物一般有着不同的叶片形状,因此叶片的形状特征在植物分类中扮演着重要的角色。作为计算机视觉的一个重要应用的植物叶片图像识别,近些年来受到了学者们的关注,产生了大量的研究成果。但由于植物种类巨大,叶片图像存在的类内差异大、类间差异小和叶片的自遮挡等问题等诸多问题,使得叶片图像的识别仍然是目前计算机视觉应用研究的一个热点。对近些年来的基于形状特征的叶片图像识别算法进行了综述和比较,对现有的算法进行了分类,对目前各类最先进的识别算法进行了分析和比较。此外,还介绍了常用的叶片图像测试集和性能评估方法,并将各类算法进行了实验结果的比较研究。研究工作既为现有的植物叶片识别算法的实际应用提供了指导,又为今后进一步研究新的高性能的识别算法提出了努力的方向。
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关键词
植物分类
叶片识别
图像处理
形状分析
形状识别
下载PDF
职称材料
弦特征矩阵:一种有效的用于植物叶片图像分类和检索的形状描述子
被引量:
5
2
作者
王斌
陈良宵
叶梦婕
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期2559-2574,共16页
植物叶片形状一般具有小的类间差异和大的类内变化,再加之叶片的自遮挡和噪声的干扰,给叶片形状的识别带来了很大的挑战.文中提出了一种新的形状描述子——弦特征矩阵(Chord-Features Matrices,CFM),精确而又鲁棒地应用于植物叶片图像...
植物叶片形状一般具有小的类间差异和大的类内变化,再加之叶片的自遮挡和噪声的干扰,给叶片形状的识别带来了很大的挑战.文中提出了一种新的形状描述子——弦特征矩阵(Chord-Features Matrices,CFM),精确而又鲁棒地应用于植物叶片图像的分类和检索问题.该方法将目标轮廓线的弦,依据轮廓线所围成的区域,分成内和外两个部分.因其与轮廓线凸凹特性的相关性,该方法用多个尺度级的内部弦长和外部弦长生成两个矩阵,旨在隐式地描述轮廓线的多尺度的凸凹特性.该方法还定义了多个尺度级的弧到弦的平均投影长度,并构成矩阵,以反应轮廓线在各个尺度级下的弯曲程度.组合这3个矩阵所形成的CFM描述子,全面地刻画了轮廓线的几何特性,具有强的形状表征能力.用Swedish、Flavia和ImageCLEF这3个具有挑战性的叶片图像测试集,对文中提出的CFM方法分别进行分类和检索性能评估.实验结果表明,文中提出的方法在精确度和对噪声的鲁棒性方面均优于其他植物叶片图像分类和检索方法.而文中提出的方法在MPEG-7测试集上的实验结果则验证了其具有应用于一般的形状识别任务的潜力.
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关键词
形状描述
内外弦长
叶片图像分类
叶片图像检索
下载PDF
职称材料
圆周特征描述:有效的叶片图像分类和检索方法
被引量:
6
3
作者
王斌
黄竹芹
陈良宵
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期1148-1163,共16页
叶片图像的识别是计算机视觉的一个重要应用,其关键问题是如何对其进行有效的描述.提出了一种圆周特征描述方法.该方法用圆心在轮廓线上的圆与轮廓线和叶片形状区域分别相交所得到的圆心角、区域点的空间分布和灰度统计,分别表征叶片的...
叶片图像的识别是计算机视觉的一个重要应用,其关键问题是如何对其进行有效的描述.提出了一种圆周特征描述方法.该方法用圆心在轮廓线上的圆与轮廓线和叶片形状区域分别相交所得到的圆心角、区域点的空间分布和灰度统计,分别表征叶片的轮廓、形状区域和灰度信息这3类特征,称其为叶片图像的圆周特征描述.通过改变圆的半径来产生由粗到细的圆周特征描述,给出了一种局部的多尺度安排,根据圆心到轮廓线其他各点的距离信息,确定半径的取值范围和各个尺度的半径取值.该方法描述全面,通过分析圆周与叶片图像相交的几何特性,自然地抽取了叶片的轮廓线、区域和灰度信息,且描述子满足对相似性变换的不变性.在公开的测试集上,对该方法进行叶片的分类和检索实验,取得了比现有流行方法更高的精确度,验证了该方法的有效性.
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关键词
叶片识别
圆周特征
形状描述
图像检索
图像分类
下载PDF
职称材料
题名
基于形状特征的叶片图像识别算法比较研究
被引量:
14
1
作者
陈良宵
王斌
机构
南京财经大学信息工程学院
南京财经大学电子商务省级重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第9期17-25,56,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61372158)
江苏省2015年普通高校研究生科研创新项目(No.KYZZ15_0277)
文摘
植物是生命的主要形态之一,其种类已达40多万种,对其进行分类识别在生物多样性保护,生态农业,生物安全中有着重要的意义。不同的种类的植物一般有着不同的叶片形状,因此叶片的形状特征在植物分类中扮演着重要的角色。作为计算机视觉的一个重要应用的植物叶片图像识别,近些年来受到了学者们的关注,产生了大量的研究成果。但由于植物种类巨大,叶片图像存在的类内差异大、类间差异小和叶片的自遮挡等问题等诸多问题,使得叶片图像的识别仍然是目前计算机视觉应用研究的一个热点。对近些年来的基于形状特征的叶片图像识别算法进行了综述和比较,对现有的算法进行了分类,对目前各类最先进的识别算法进行了分析和比较。此外,还介绍了常用的叶片图像测试集和性能评估方法,并将各类算法进行了实验结果的比较研究。研究工作既为现有的植物叶片识别算法的实际应用提供了指导,又为今后进一步研究新的高性能的识别算法提出了努力的方向。
关键词
植物分类
叶片识别
图像处理
形状分析
形状识别
Keywords
plant classification
leaf recognition
image processing
shape analysis
shape recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
弦特征矩阵:一种有效的用于植物叶片图像分类和检索的形状描述子
被引量:
5
2
作者
王斌
陈良宵
叶梦婕
机构
南京财经大学信息工程学院
南京财经大学电子商务省级重点实验室
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期2559-2574,共16页
基金
国家自然科学基金(61372158)
江苏省自然科学基金(BK20141487)
+3 种基金
江苏省"333工程"高层次人才资助项目(BRA2015351)
江苏省科技计划项目(产学研合作前瞻性联合研究)(BY2016009-03)
江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
江苏省高校优秀科技创新团队项目(2017-15)资助~~
文摘
植物叶片形状一般具有小的类间差异和大的类内变化,再加之叶片的自遮挡和噪声的干扰,给叶片形状的识别带来了很大的挑战.文中提出了一种新的形状描述子——弦特征矩阵(Chord-Features Matrices,CFM),精确而又鲁棒地应用于植物叶片图像的分类和检索问题.该方法将目标轮廓线的弦,依据轮廓线所围成的区域,分成内和外两个部分.因其与轮廓线凸凹特性的相关性,该方法用多个尺度级的内部弦长和外部弦长生成两个矩阵,旨在隐式地描述轮廓线的多尺度的凸凹特性.该方法还定义了多个尺度级的弧到弦的平均投影长度,并构成矩阵,以反应轮廓线在各个尺度级下的弯曲程度.组合这3个矩阵所形成的CFM描述子,全面地刻画了轮廓线的几何特性,具有强的形状表征能力.用Swedish、Flavia和ImageCLEF这3个具有挑战性的叶片图像测试集,对文中提出的CFM方法分别进行分类和检索性能评估.实验结果表明,文中提出的方法在精确度和对噪声的鲁棒性方面均优于其他植物叶片图像分类和检索方法.而文中提出的方法在MPEG-7测试集上的实验结果则验证了其具有应用于一般的形状识别任务的潜力.
关键词
形状描述
内外弦长
叶片图像分类
叶片图像检索
Keywords
shape description
inner length and outer length
leaf image classification
leaf image retrieval
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
圆周特征描述:有效的叶片图像分类和检索方法
被引量:
6
3
作者
王斌
黄竹芹
陈良宵
机构
南京财经大学信息工程学院
电子商务省级重点实验室(南京财经大学)
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期1148-1163,共16页
基金
国家自然科学基金(61372158)
江苏省自然科学基金(BK20181414)
+1 种基金
江苏省高校优秀科技创新团队项目(2017-15)
江苏省高校自然科学研究计划重大项目(18KJA520004)~~
文摘
叶片图像的识别是计算机视觉的一个重要应用,其关键问题是如何对其进行有效的描述.提出了一种圆周特征描述方法.该方法用圆心在轮廓线上的圆与轮廓线和叶片形状区域分别相交所得到的圆心角、区域点的空间分布和灰度统计,分别表征叶片的轮廓、形状区域和灰度信息这3类特征,称其为叶片图像的圆周特征描述.通过改变圆的半径来产生由粗到细的圆周特征描述,给出了一种局部的多尺度安排,根据圆心到轮廓线其他各点的距离信息,确定半径的取值范围和各个尺度的半径取值.该方法描述全面,通过分析圆周与叶片图像相交的几何特性,自然地抽取了叶片的轮廓线、区域和灰度信息,且描述子满足对相似性变换的不变性.在公开的测试集上,对该方法进行叶片的分类和检索实验,取得了比现有流行方法更高的精确度,验证了该方法的有效性.
关键词
叶片识别
圆周特征
形状描述
图像检索
图像分类
Keywords
leaf identification
circular features
shape description
image retrieval
image classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形状特征的叶片图像识别算法比较研究
陈良宵
王斌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
14
下载PDF
职称材料
2
弦特征矩阵:一种有效的用于植物叶片图像分类和检索的形状描述子
王斌
陈良宵
叶梦婕
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
3
圆周特征描述:有效的叶片图像分类和检索方法
王斌
黄竹芹
陈良宵
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
下载PDF
职称材料
已选择
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