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白花蛇舌草与水线草饮片的微距图像鉴别
被引量:
1
1
作者
林海
冯倩茹
+2 位作者
邓广海
龚又明
郑显辉
《北方药学》
2014年第11期4-5,共2页
目的:通过微距图像鉴别白花蛇舌草与水线草。方法:通过微距摄像采集白花蛇舌草与水线草各部位图像。结果:采集到白花蛇舌草与水线草的花序、茎、叶等微距图像。结论:白花蛇舌草和水线草的花序和叶的微距图像可作为其鉴别依据。
关键词
白花蛇舌草
水线草
微距图像
鉴别
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职称材料
结合全局与局部多样性特征的色纺纱色度学指标测试与评价
被引量:
7
2
作者
袁理
代乔民
+1 位作者
付顺林
鄢煜尘
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期157-164,共8页
为建立科学、有效的色纺纱色度学指标测试评价标准,以纺织品数码测色理论为基础,设计并实现色纺纱大幅面微距图像采集系统,克服传统微距图像采集视野范围受限的问题,为色度学指标特征的提取与分析提供保障。重点针对大色差色纺纱特有的...
为建立科学、有效的色纺纱色度学指标测试评价标准,以纺织品数码测色理论为基础,设计并实现色纺纱大幅面微距图像采集系统,克服传统微距图像采集视野范围受限的问题,为色度学指标特征的提取与分析提供保障。重点针对大色差色纺纱特有的呈色机制与过程,建立了结合全局颜色特征与局部纹理特征的色度学指标表征模型,提取的三阶颜色矩特征和彩色局部方向模式特征,不仅利用全局与局部特征间的互补性,而且还能结合不同颜色空间的多样性。实验结果表明:对于色纺纱色度学指标的细微改变,提取的多样性特征均能准确、稳定地进行表征,验证了融合算法的有效性和鲁棒性;同时,相较于传统的分光光度法,更具有理想的适应性和实用性。
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关键词
色纺纱
纱色度学指标
大幅面
微距图像
色矩
彩色局部方向模式
特征结合
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职称材料
题名
白花蛇舌草与水线草饮片的微距图像鉴别
被引量:
1
1
作者
林海
冯倩茹
邓广海
龚又明
郑显辉
机构
广东省中医院药学部
出处
《北方药学》
2014年第11期4-5,共2页
基金
广东省中医药局资助项目(20122135)
文摘
目的:通过微距图像鉴别白花蛇舌草与水线草。方法:通过微距摄像采集白花蛇舌草与水线草各部位图像。结果:采集到白花蛇舌草与水线草的花序、茎、叶等微距图像。结论:白花蛇舌草和水线草的花序和叶的微距图像可作为其鉴别依据。
关键词
白花蛇舌草
水线草
微距图像
鉴别
Keywords
Hedyotis diffusa Willd Hedyotis carymbasa(L.) Lam Macro photography Identify
分类号
R282.5 [医药卫生—中药学]
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职称材料
题名
结合全局与局部多样性特征的色纺纱色度学指标测试与评价
被引量:
7
2
作者
袁理
代乔民
付顺林
鄢煜尘
机构
武汉纺织大学电子与电气工程学院
武汉纺织大学湖北省纺织新材料与先进加工技术省部共建国家重点实验室培育基地
武汉纺织大学纺织科学与工程学院
武汉大学电子信息学院
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期157-164,共8页
基金
湖北省自然科学基金项目(2014CFB754)
湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才项目(Q20141607)
中国纺织工业联合会科技项目(2014072)
文摘
为建立科学、有效的色纺纱色度学指标测试评价标准,以纺织品数码测色理论为基础,设计并实现色纺纱大幅面微距图像采集系统,克服传统微距图像采集视野范围受限的问题,为色度学指标特征的提取与分析提供保障。重点针对大色差色纺纱特有的呈色机制与过程,建立了结合全局颜色特征与局部纹理特征的色度学指标表征模型,提取的三阶颜色矩特征和彩色局部方向模式特征,不仅利用全局与局部特征间的互补性,而且还能结合不同颜色空间的多样性。实验结果表明:对于色纺纱色度学指标的细微改变,提取的多样性特征均能准确、稳定地进行表征,验证了融合算法的有效性和鲁棒性;同时,相较于传统的分光光度法,更具有理想的适应性和实用性。
关键词
色纺纱
纱色度学指标
大幅面
微距图像
色矩
彩色局部方向模式
特征结合
Keywords
colored spun yarn
colorimetry index
large area macro image
color moment
color local directional pattern
feature fusion
分类号
TS101.9 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
白花蛇舌草与水线草饮片的微距图像鉴别
林海
冯倩茹
邓广海
龚又明
郑显辉
《北方药学》
2014
1
下载PDF
职称材料
2
结合全局与局部多样性特征的色纺纱色度学指标测试与评价
袁理
代乔民
付顺林
鄢煜尘
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
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