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基于多重分形理论的油菜缺素叶片特征提取
被引量:
8
1
作者
王访
廖桂平
+3 位作者
王晓乔
李建辉
李锦卫
施文
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第24期181-189,共9页
为描述油菜缺素叶片图像的特征,该文提出了一种基于多重分形去趋势波动分析方法,即局部多重分形去趋势波动分析。该方法确定的hij(q)指数能有效刻画叶片图像每个像素点的多重分形特征,并以所有像素点hij(q)的平均值Lhq表征每幅图像的多...
为描述油菜缺素叶片图像的特征,该文提出了一种基于多重分形去趋势波动分析方法,即局部多重分形去趋势波动分析。该方法确定的hij(q)指数能有效刻画叶片图像每个像素点的多重分形特征,并以所有像素点hij(q)的平均值Lhq表征每幅图像的多重分形特征。选取4种油菜缺素叶片图像进行试验,结果表明所提取局部多重分形去趋势波动平均指数Lhq能很好地区分叶片,并通过方差分析指出当q={-10,-9,-8,-7,-6}时的Lhq区分效果最好。最后基于每个像素点的hij(q)指数利用模糊C均值聚类对缺镁油菜叶片图像进行模糊分割,并与传统的灰度值分割及经典的基于容量测度的Holder指数分割进行了对比试验,结果表明以上述hij(q)为特征具有最佳的分割效果。
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关键词
图像处理
图像分割
分形
特征提取
模糊C均值聚类
油菜缺素
局部多重分形去趋势波动分析
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职称材料
基于数字图像处理的油菜种子形状特征参数提取及模糊聚类分析
被引量:
5
2
作者
李锦卫
廖桂平
《计算机辅助工程》
2006年第3期75-78,共4页
基于数字图像处理与分析技术,利用采集的油菜种子图像提取7个种子形状特征参数,选用圆形度和短长轴比作为油菜种子分类参数,应用模糊C-均值聚类分析方法把全体样本分为3类并得到油菜种子形状量化参数,在此基础上对样本油菜种子形状进行...
基于数字图像处理与分析技术,利用采集的油菜种子图像提取7个种子形状特征参数,选用圆形度和短长轴比作为油菜种子分类参数,应用模糊C-均值聚类分析方法把全体样本分为3类并得到油菜种子形状量化参数,在此基础上对样本油菜种子形状进行量的规定.进一步讨论基于种子形状的油菜种子分级,为油菜种子分类与鉴定提供可靠依据.
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关键词
油菜种子
种子形状
图像处理
模糊聚类
模糊
C-均值算法
下载PDF
职称材料
题名
基于多重分形理论的油菜缺素叶片特征提取
被引量:
8
1
作者
王访
廖桂平
王晓乔
李建辉
李锦卫
施文
机构
湖南农业大学
理学院
湖南农业大学农业信息研究中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第24期181-189,共9页
基金
国家自然科学基金项目(31071328)
高等学校博士学科点专项科研基金(20114320110001)
+1 种基金
湖南省科技计划重点项目(2011GK2024)
湖南省科技重大专项第四专题(2013FJ1006-4)
文摘
为描述油菜缺素叶片图像的特征,该文提出了一种基于多重分形去趋势波动分析方法,即局部多重分形去趋势波动分析。该方法确定的hij(q)指数能有效刻画叶片图像每个像素点的多重分形特征,并以所有像素点hij(q)的平均值Lhq表征每幅图像的多重分形特征。选取4种油菜缺素叶片图像进行试验,结果表明所提取局部多重分形去趋势波动平均指数Lhq能很好地区分叶片,并通过方差分析指出当q={-10,-9,-8,-7,-6}时的Lhq区分效果最好。最后基于每个像素点的hij(q)指数利用模糊C均值聚类对缺镁油菜叶片图像进行模糊分割,并与传统的灰度值分割及经典的基于容量测度的Holder指数分割进行了对比试验,结果表明以上述hij(q)为特征具有最佳的分割效果。
关键词
图像处理
图像分割
分形
特征提取
模糊C均值聚类
油菜缺素
局部多重分形去趋势波动分析
Keywords
image processing, image segmentation, fractals, feature extraction, fuzzy c-means clustering, localmultifractal detrended fluctuation analysis, nutrient deficiency of rapeseed (Brassica napus L)
分类号
O29 [理学—应用数学]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于数字图像处理的油菜种子形状特征参数提取及模糊聚类分析
被引量:
5
2
作者
李锦卫
廖桂平
机构
湖南农业大学
农业
信息
技术
研究
中心
出处
《计算机辅助工程》
2006年第3期75-78,共4页
基金
湖南省自然科学基金(04TT3021)
国家863项目(01AA115240)
文摘
基于数字图像处理与分析技术,利用采集的油菜种子图像提取7个种子形状特征参数,选用圆形度和短长轴比作为油菜种子分类参数,应用模糊C-均值聚类分析方法把全体样本分为3类并得到油菜种子形状量化参数,在此基础上对样本油菜种子形状进行量的规定.进一步讨论基于种子形状的油菜种子分级,为油菜种子分类与鉴定提供可靠依据.
关键词
油菜种子
种子形状
图像处理
模糊聚类
模糊
C-均值算法
Keywords
rapeseed
seed shape
image processing
fuzzy clustering
fuzzy C-means algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多重分形理论的油菜缺素叶片特征提取
王访
廖桂平
王晓乔
李建辉
李锦卫
施文
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
8
下载PDF
职称材料
2
基于数字图像处理的油菜种子形状特征参数提取及模糊聚类分析
李锦卫
廖桂平
《计算机辅助工程》
2006
5
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职称材料
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