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The Application of Continuous Spatial Scaling Model of NDVI in Validation and Its Sensibility Analysis to Various Image Characteristics
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作者 Haijun Luan Qingjiu Tian +3 位作者 Xinxin Zhang Qin Nie Hui Li Huoping Pan 《Journal of Environmental Science and Engineering(A)》 2016年第10期529-539,共11页
Based on the fractal theory, this study establishes a Continuous Spatial Scaling Model (CSSM) of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to address issues arising with spatial up-scaling in quantitative ... Based on the fractal theory, this study establishes a Continuous Spatial Scaling Model (CSSM) of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to address issues arising with spatial up-scaling in quantitative remote sensing. This model is able to quantitatively describe transformation relationships of the NDVI on continuous scales. Then the following experiments are accomplished: (1) the validation of ETM+ NDVI imagery is implemented based on the GEOEYE-1 image and its NDVI CSSM, and the following conclusion is obtained: because of bad stripes in the ETM+ image and the limited effect of destriping, the ETM+ NDVI image had a rather large error, and the error for the entire experimental imagery is about 25%, so the ETM+ NDVI product is not suitable for direct practical application; (2) Shatian Byland (Beihai City, China) is taken as the experimental area, and four images (two ETM+ images with wider and smaller coverage, respectively, a GEOEYE-1 image, and an HJ-1B CCD1 image) are studied. The most suitable scale levels are computed and compared for the four images, and a better understanding is obtained of the impact of various image characteristics (area of coverage, spatial resolution, and imaging quality) on determining the scale level for the NDVI CSSM. 展开更多
关键词 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) scale transformation similarity fractal dimension VALIDATION imagecharacteristics.
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图像特征识别的m序列列车定位方法 被引量:2
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作者 罗伟 郑树彬 +1 位作者 柴晓冬 方宇 《城市轨道交通研究》 北大核心 2015年第12期109-112,134,共5页
提出一种图像特征识别的m序列列车定位方法,利用m序列(最大周期线性反馈移位寄存器序列)对轨道上的绝对位置进行编码,系通过安装在列车顶部的摄像机依次拍摄由二进制特征标志组成的轨道位置编码。提出基于虚拟轨迹获取目标图像方法,解... 提出一种图像特征识别的m序列列车定位方法,利用m序列(最大周期线性反馈移位寄存器序列)对轨道上的绝对位置进行编码,系通过安装在列车顶部的摄像机依次拍摄由二进制特征标志组成的轨道位置编码。提出基于虚拟轨迹获取目标图像方法,解决同一二进制特征标志重复采集的问题;提出基于BP(向后传播)神经网络的位置编码识别方法,以处理轨道现场环境干扰严重的问题。不同位置上的编码具有唯一性,以此位置编码值作为地址与车载数据库位置信息进行对比,来实现定位。试验结果表明,该方法可以有效地实现列车定位。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车定位方法 图像特征 M序列
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基于机器视觉的马铃薯图像特征参数获取方法n
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作者 黎邹邹 王红军 +3 位作者 熊俊涛 邓建猛 黎源鸿 周伟亮 《电气工程与自动化(中英文版)》 2016年第2期42-49,共8页
目前马铃薯的分级方法主要还是以人工为主,而人工分级普遍存在不稳定性,费时成本高,依赖人的主观经验等.近些年来,机器视觉技术在农业领域取得了广泛的应用,尤其是农产品分级领域取得了较多的成果.机器视觉技术具有无损害、经济性好、... 目前马铃薯的分级方法主要还是以人工为主,而人工分级普遍存在不稳定性,费时成本高,依赖人的主观经验等.近些年来,机器视觉技术在农业领域取得了广泛的应用,尤其是农产品分级领域取得了较多的成果.机器视觉技术具有无损害、经济性好、精确率高等优点.对于马铃薯分类,可以从外观尺寸上判断马铃薯的形状类型和重量范围.人工分级时,通过观察不同马铃薯样本的不同横截面大小,就可以主观上判断出马铃薯的形状类型,大致评估质量范围.基于人工分级的特点,通过机器视觉进行分级,只需获得不同横截面的的投影,通过提取图像特征参数的方式来对这些横截面进行定量分析,就可以模拟人工分级的模式对马铃薯进行基于机器视觉的自动分级.本文设计了一套机器视觉系统,分别获取马铃薯平放时的图片与竖放时的图片,以获取最大横截面与最小横截面的投影.采集图片并对得到的照片进行图像处理,得到只有目标区域和背景的二值化图像.从一副图像中获得9个特征,然后通过100个马铃薯样本得到了基于这些特征的数据集.利用软件Unscramble对这些数据集进行分析,以验证方法的合理性. 展开更多
关键词 机器视觉系统 三面投影 图像处理 最小外接矩形 特征参数
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