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基于竞争学习网络的田间籽棉图像分割
被引量:
2
1
作者
王玲
姬长英
+2 位作者
刘善军
陈兵林
王萍
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期156-160,共5页
为了正确识别田间籽棉,将籽棉和铃壳、绿叶、根茎、土地等自然背景视为二个类别,基于竞争学习网络进行了图像分割。从多幅典型的籽棉图像中选取10000个像素作为训练样本,并为它们贴上类别标签,在HSI、Lab、Ohta、RGB颜色空间下对训练样...
为了正确识别田间籽棉,将籽棉和铃壳、绿叶、根茎、土地等自然背景视为二个类别,基于竞争学习网络进行了图像分割。从多幅典型的籽棉图像中选取10000个像素作为训练样本,并为它们贴上类别标签,在HSI、Lab、Ohta、RGB颜色空间下对训练样本的颜色特征及其组合进行K-均值聚类,选取了误分率普遍较低的RGB颜色空间,其B值的误分率尤其低。在RGB颜色空间下,用训练样本的R、G、B组合或B值一次性地训练了竞争学习网络,将图像的全部像素输入网络进行测试,同时与K-均值聚类比较,形态学滤波去噪后的结果表明,基于B值的竞争学习网络较优,用907幅籽棉图像对其进行仿真的精度达92.94%。该方法结合了有监督的学习算法,避免了传统K-均值聚类的反复迭代和过拟合现象,提高了图像分割的效率和精度。
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关键词
田间籽棉
图像分割
颜色空间选取
竞争学习网络
形态学滤波
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职称材料
题名
基于竞争学习网络的田间籽棉图像分割
被引量:
2
1
作者
王玲
姬长英
刘善军
陈兵林
王萍
机构
南京农业大学工学院
江西农业大学农学院
南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室
江西农业大学成人教育学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期156-160,共5页
基金
国家"十五"863计划资助项目(2006AA10Z259)
江苏省农机基金资助(GXZ05013)
文摘
为了正确识别田间籽棉,将籽棉和铃壳、绿叶、根茎、土地等自然背景视为二个类别,基于竞争学习网络进行了图像分割。从多幅典型的籽棉图像中选取10000个像素作为训练样本,并为它们贴上类别标签,在HSI、Lab、Ohta、RGB颜色空间下对训练样本的颜色特征及其组合进行K-均值聚类,选取了误分率普遍较低的RGB颜色空间,其B值的误分率尤其低。在RGB颜色空间下,用训练样本的R、G、B组合或B值一次性地训练了竞争学习网络,将图像的全部像素输入网络进行测试,同时与K-均值聚类比较,形态学滤波去噪后的结果表明,基于B值的竞争学习网络较优,用907幅籽棉图像对其进行仿真的精度达92.94%。该方法结合了有监督的学习算法,避免了传统K-均值聚类的反复迭代和过拟合现象,提高了图像分割的效率和精度。
关键词
田间籽棉
图像分割
颜色空间选取
竞争学习网络
形态学滤波
Keywords
field cotton, image segmentation, color space selection, competitive learning network, morphological filtering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP242.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于竞争学习网络的田间籽棉图像分割
王玲
姬长英
刘善军
陈兵林
王萍
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
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