基于改进3D-PCNN的中药材彩色显微图像分割

为有效提取中药材彩色显微图像的目标信息,提出了一种基于改进三维脉冲耦合神经网络的图像自动分割方法.首先,从适合处理中药材彩色显微图像的角度出发,对传统模型进行简化与改进;其次,采用RGB颜色空间,利用最大信息熵选择性排列图像,并将结果作为改进模型的输入,进而完成图像分割;最后,用最大综合判定准则选取最佳分割结果,并与最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度进行比较.实验结果表明,本文方法可以精确自动地分割中药材彩色显微图像,克服了最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度的缺点,分割效率明显优于传统方法.

基于空间模型的棉花异性纤维识别算法

为了准确识别棉花中的异性纤维,提出了基于空间模型的示教算法和检测算法.示教算法在RGB空间中采用灰度直方图对合格棉花进行特征提取,并以此建立空间模型.检测算法是通过判断像素点是否在合格棉花空间模型范围内来进行异纤识别的.仿真结果表明此算法能够比较准确地识别异纤.