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长翅灰飞虱图像边缘的多区域多结构检测方法
被引量:
6
1
作者
邱白晶
程麒文
+2 位作者
陈国平
姚克兵
陈树人
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期119-123,共5页
采用Sobel等4种常用方法检测长翅灰飞虱翅膀、爪子等多细节边缘时,会出现边缘不明显、噪声干扰大等问题。采用形态学单结构腐蚀边缘检测也不理想,其边缘间断数和像素损失率最小值分别为10和0.689%。为此,对长翅灰飞虱图像先进行区域划分...
采用Sobel等4种常用方法检测长翅灰飞虱翅膀、爪子等多细节边缘时,会出现边缘不明显、噪声干扰大等问题。采用形态学单结构腐蚀边缘检测也不理想,其边缘间断数和像素损失率最小值分别为10和0.689%。为此,对长翅灰飞虱图像先进行区域划分,以使单个区域的检测得到简化,并针对划分后的各个区域采用形态学多结构方法构造了膨胀腐蚀型边缘检测算子进行边缘检测。试验结果表明:这种划分区域并结合多结构的方法能提高对长翅灰飞虱边缘的检测能力,其边缘间断数和像素损失率最小值分别为3和0.554%。
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关键词
长翅灰飞虱
边缘检测
多区域
多结构
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职称材料
题名
长翅灰飞虱图像边缘的多区域多结构检测方法
被引量:
6
1
作者
邱白晶
程麒文
陈国平
姚克兵
陈树人
机构
江苏大学现代农业装备与技术重点实验室
江苏省镇江市植保站
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期119-123,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(项目编号:30571240)
江苏大学高级人才启动基金项目(项目编号:05JDG040)
文摘
采用Sobel等4种常用方法检测长翅灰飞虱翅膀、爪子等多细节边缘时,会出现边缘不明显、噪声干扰大等问题。采用形态学单结构腐蚀边缘检测也不理想,其边缘间断数和像素损失率最小值分别为10和0.689%。为此,对长翅灰飞虱图像先进行区域划分,以使单个区域的检测得到简化,并针对划分后的各个区域采用形态学多结构方法构造了膨胀腐蚀型边缘检测算子进行边缘检测。试验结果表明:这种划分区域并结合多结构的方法能提高对长翅灰飞虱边缘的检测能力,其边缘间断数和像素损失率最小值分别为3和0.554%。
关键词
长翅灰飞虱
边缘检测
多区域
多结构
Keywords
Long Wing Laodelphax Striatellus (Fallen), Edge detection, Multiple areas,Multiple structures
分类号
TP391.41 [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
长翅灰飞虱图像边缘的多区域多结构检测方法
邱白晶
程麒文
陈国平
姚克兵
陈树人
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
6
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职称材料
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