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基于流形学习算法的玉米叶部病斑图像降维与聚类分析
被引量：
2
1
作者
朱景福
李雪
闫超
《中国农机化学报》
2015年第2期80-83,共4页
流形学习算法是当今广泛使用的降维算法,但在玉米病害识别方面应用较少。本文通过利用Isomap、LLE和LE三种流形学习算法对玉米病斑图像进行降维对比研究,并运用K-means和K-medoids两种聚类算法对降维后的数据进行聚类分析,其中LLE算法...
流形学习算法是当今广泛使用的降维算法,但在玉米病害识别方面应用较少。本文通过利用Isomap、LLE和LE三种流形学习算法对玉米病斑图像进行降维对比研究,并运用K-means和K-medoids两种聚类算法对降维后的数据进行聚类分析,其中LLE算法在玉米叶部病斑图像的降维效果更好,能够为病害识别提供保障。
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关键词
流形学习
降维
聚类分析
玉米叶部病斑
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职称材料
基于改进全卷积神经网络的玉米叶片病斑分割
被引量：
15
2
作者
王振
师韵
李玉彬
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第22期127-132,共6页
玉米叶部病斑的准确分割是识别玉米叶部病害类别、实现作物精准施药的关键。为了准确分割出玉米叶部的病斑区域,提出了一种基于改进全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network,FCN)的玉米叶片病斑分割方法。该方法的网络结构...
玉米叶部病斑的准确分割是识别玉米叶部病害类别、实现作物精准施药的关键。为了准确分割出玉米叶部的病斑区域,提出了一种基于改进全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network,FCN)的玉米叶片病斑分割方法。该方法的网络结构主要包括一个编码网络和对应的解码网络,在解码网络之后添加一个像素级别的分类器。编码网络结构是在传统VGG16网络的基础上进行改进,解码网络主要是对编码网络中的下采样层进行反卷积操作,通过对解码网络不断地进行训练,可以恢复编码网络输出特征图的分辨率,得到更为精确的分割效果。利用该研究方法与FCN、DeepLabV3、PSP Net等图像分割网络模型在不同的评价指标上进行比较,结果表明研究方法具有较好的分割性能,可以准确分割出玉米叶部的病斑区域。
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关键词
玉米叶部病斑
全卷积神经网络
图像分割
反卷积
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职称材料
多尺度各向异性小波收缩图像分割算法在玉米病斑特征提取时的应用
被引量：
5
3
作者
朱焕
马文静
+1 位作者
盛永生
台莲梅
《黑龙江八一农垦大学学报》
2016年第2期136-140,共5页
通过选取基于LXF模型的水平集图像分割算法和快速FCM聚类图像分割算法进行对比研究,并将结合小波收缩与各向异性扩散优点的多尺度各向异性小波收缩图像分割算法应用于玉米病斑图像分割与特征提取中,该算法的分割效果明显优于前两种分割...
通过选取基于LXF模型的水平集图像分割算法和快速FCM聚类图像分割算法进行对比研究,并将结合小波收缩与各向异性扩散优点的多尺度各向异性小波收缩图像分割算法应用于玉米病斑图像分割与特征提取中,该算法的分割效果明显优于前两种分割算法。
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关键词
图像分割算法
LXF模型
快速FCM聚类
多尺度各向异性小波收缩图像分割算法
玉米叶部病斑
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职称材料
题名
基于流形学习算法的玉米叶部病斑图像降维与聚类分析
被引量：
2
1
作者
朱景福
李雪
闫超
机构
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
黑龙江八一农垦大学农业工程博士后流动站
出处
《中国农机化学报》
2015年第2期80-83,共4页
基金
黑龙江八一农垦大学校博士启动金项目(XDB2009-17)---基于计算机视觉的玉米病害研究
黑龙江省教育厅面上项目(12541596)--玉米大斑病多光谱特征提取及识别方法研究
文摘
流形学习算法是当今广泛使用的降维算法,但在玉米病害识别方面应用较少。本文通过利用Isomap、LLE和LE三种流形学习算法对玉米病斑图像进行降维对比研究,并运用K-means和K-medoids两种聚类算法对降维后的数据进行聚类分析,其中LLE算法在玉米叶部病斑图像的降维效果更好,能够为病害识别提供保障。
关键词
流形学习
降维
聚类分析
玉米叶部病斑
Keywords
manifold learning
dimensionality reduction
cluster analysis
corn leaf disease
分类号
TP391 [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
基于改进全卷积神经网络的玉米叶片病斑分割
被引量：
15
2
作者
王振
师韵
李玉彬
机构
西京学院信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第22期127-132,共6页
基金
国家自然科学基金（No.61473237）
陕西省教育厅科研项目（No.16JK2237）
文摘
玉米叶部病斑的准确分割是识别玉米叶部病害类别、实现作物精准施药的关键。为了准确分割出玉米叶部的病斑区域,提出了一种基于改进全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network,FCN)的玉米叶片病斑分割方法。该方法的网络结构主要包括一个编码网络和对应的解码网络,在解码网络之后添加一个像素级别的分类器。编码网络结构是在传统VGG16网络的基础上进行改进,解码网络主要是对编码网络中的下采样层进行反卷积操作,通过对解码网络不断地进行训练,可以恢复编码网络输出特征图的分辨率,得到更为精确的分割效果。利用该研究方法与FCN、DeepLabV3、PSP Net等图像分割网络模型在不同的评价指标上进行比较,结果表明研究方法具有较好的分割性能,可以准确分割出玉米叶部的病斑区域。
关键词
玉米叶部病斑
全卷积神经网络
图像分割
反卷积
Keywords
corn leaf disease
fully convolutional neural network
image segmentation
deconvolution
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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职称材料
题名
多尺度各向异性小波收缩图像分割算法在玉米病斑特征提取时的应用
被引量：
5
3
作者
朱焕
马文静
盛永生
台莲梅
机构
黑龙江八一农垦大学理学院
烟台华侨学校
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
出处
《黑龙江八一农垦大学学报》
2016年第2期136-140,共5页
基金
黑龙江八一农垦大学校博士启动金项目(基于计算机视觉的玉米病害研究:XDB2009-17)
文摘
通过选取基于LXF模型的水平集图像分割算法和快速FCM聚类图像分割算法进行对比研究,并将结合小波收缩与各向异性扩散优点的多尺度各向异性小波收缩图像分割算法应用于玉米病斑图像分割与特征提取中,该算法的分割效果明显优于前两种分割算法。
关键词
图像分割算法
LXF模型
快速FCM聚类
多尺度各向异性小波收缩图像分割算法
玉米叶部病斑
Keywords
image segmentation method
LXF model
quick FCM cluster
multi-scale anisotropy wavelet shrinkage image segmentation method
corn leaf disease spot
分类号
S482 [农业科学—农药学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流形学习算法的玉米叶部病斑图像降维与聚类分析
朱景福
李雪
闫超
《中国农机化学报》
2015
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进全卷积神经网络的玉米叶片病斑分割
王振
师韵
李玉彬
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
多尺度各向异性小波收缩图像分割算法在玉米病斑特征提取时的应用
朱焕
马文静
盛永生
台莲梅
《黑龙江八一农垦大学学报》
2016
5
在线阅读
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职称材料
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