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题名基于高光谱与纹理特征融合的甘草药材基源鉴别研究
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作者
潘忆瑕
张弘旭
颜继忠
张慧
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机构
浙江工业大学药学院
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出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1745-1753,共9页
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基金
浙江省科技厅项目(2022C03062)。
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文摘
不同甘草的基源鉴别对保障其临床应用具有重要意义。该研究基于乌拉尔甘草、胀果甘草和光果甘草3种基源共89根甘草药材的光谱特征,进一步利用灰度行程矩阵从4个角度(0°、45°、90°和135°)分别提取11个纹理特征参数(短行程强调、长行程强调、灰度不均匀性、行程不均匀性、行程百分比、低灰度行程强调、高灰度行程强调、短行程低灰度强调、短行程高灰度强调、长行程低灰度强调、长行程高灰度强调)对甘草药材进行鉴别,开发了归一化后求平均值的差异度法(NAD),筛选出对基源鉴别贡献较大的5个纹理特征,并将其与光谱特征进行融合,以提高基源鉴别的准确性。与传统的特征筛选方法SKB法、RFE法和SFM法相比,归一化后求平均值的差异度法展现出更高的适用性,支持向量机(SVM)分类器在测试集上的基源鉴别准确率达到了95.28%,高于未筛选(92.22%)、SKB法筛选(95.00%)、RFE法筛选(95.00%)和SFM法筛选(93.89%)的准确率。该研究提出的数据挖掘方法充分利用高光谱的光谱数据和图像数据,将光谱特征和纹理特征进行有机融合,为甘草药材的基源鉴别提供了一种新型无损的检测方法。
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关键词
甘草
基源鉴别
高光谱成像技术
机器学习
灰度行程矩阵
特征选择
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Keywords
licorice
source identification
hyperspectral imaging technology
machine learning
gray-level run-length matrix
feature selection
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分类号
O657.3
[理学—分析化学]
R284
[医药卫生—中药学]
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题名一种新的结构自适应纹理合成算法
被引量：4
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作者
张军
朱为
黄伟强
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机构
国防科技大学信息系统与管理学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第2期351-355,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60902093)资助
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文摘
纹理合成是图像修补采用的主流方法,提出一种新的结构自适应纹理合成算法以提高纹理合成质量.首先通过分析图像灰度共生矩阵和灰度行程矩阵的特征参数确定纹理类型,然后对于显著结构纹理图像采用基于结构相似度的匹配准则以提高合成质量.实验结果表明本文提出的自适应算法可以有效提高显著结构纹理图像的合成质量.
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关键词
图像修补
纹理合成
灰度共生矩阵
灰度行程矩阵
结构相似度
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Keywords
image completion
texture synthesis
gray co-occurrence matrix
gray run-length matrix
structure similarity
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名非均衡训练集过采样的印刷套准识别方法
被引量：2
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作者
简川霞
叶荣
林浩
贺鑫
杜美剑
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机构
广东工业大学机电工程学院
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2020年第21期251-260,共10页
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基金
广东省信息物理融合系统重点实验室项目(2016B030301008)
广东工业大学青年基金重点项目(17QNZD001)
2019—2020年大学生创新创业训练项目(xj201911845014,201911845008,xj202011845015,xj202011845016)。
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文摘
目的针对印刷标志图像训练数据集非均衡性导致印刷标志图像中少类数据套准状态识别准确率低的问题,提出改进的SMOTE训练集过采样方法,以提高少类数据的识别准确率。方法提取印刷标志图像灰度行程矩阵的纹理特征,组成多维的模型输入特征数据。基于少类样本的邻域信息,得到少类样本的过采样参数。对少类样本采取不同的过采样策略,实现训练集样本的均衡。使用均衡的训练集建立支持向量机模型,实现对印刷套准状态的识别。结果实验结果表明,文中方法在不同非均衡印刷数据集上,获得的平均分类准确率几何平均数Gmean为0.8507,召回率Re为0.7192,ROC曲线下面积A为0.8549。结论文中方法在不同非均衡印刷套准数据集上的分类性能要优于实验中的SMOTE,IS和SVM等方法。
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关键词
非均衡数据
印刷套准
灰度行程矩阵
过采样
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Keywords
imbalanced data
printing registration
GLRLM
oversampling
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像特征识别的绝缘纸老化状态评估
被引量：9
- 4
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作者
崔家齐
董海鹰
李帅兵
康永强
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机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
兰州交通大学新能源与动力工程学院
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期636-643,共8页
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基金
国家自然科学基金(52067014)
兰州交通大学青年基金(2019029)。
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文摘
针对现有绝缘纸状态检测方法的不足,提出一种新型无损检测方法,利用拍摄所得绝缘纸图像的纹理特征来评估其老化状态。首先,将不同老化阶段的绝缘纸进行图像采集和预处理,通过计算图像的灰度行程矩阵从而得到其纹理特征值;然后,利用相关分析筛选与聚合度相关性较高的特征,并在此基础上,利用支持向量机对所筛选特征表征绝缘纸老化状态的有效性进行验证;最后,采用多元回归分析法得到关键纹理特征与聚合度的拟合关系式,并采用实测结果进行验证。结果表明,绝缘纸的纹理特征与聚合度具有较好的拟合关系,预测值与实际值的误差率小于10%,验证了所提方法用于绝缘纸老化状态评估的可行性和有效性。该文方法配合伸缩式内窥镜可将理论方法推广到实际应用,为未来变压器检修带来便捷性。
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关键词
无损检测
图像纹理特征
灰度行程矩阵
支持向量机
多元回归分析
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Keywords
non-destructive testing
image texture characteristic
gray-level run-length matrix
support vector machine
multiple linear regression analysis
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM215.6
[一般工业技术—材料科学与工程]
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