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傅里叶和LBP描述子相结合的矿石颗粒种类识别
被引量：
5
1
作者
罗小燕
胡振
+1 位作者
汤文聪
刘占
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第11期147-150,共4页
本文提出两种描述子相结合的方法进行矿石的识别,针对检测过程中矿石颗粒的运动与光照问题,局部二值模式(LBP)描述子具有良好的灰度不变特性,能够克服位移、光照不均等问题。傅里叶描述子只需少量的描述子,即可大致代表整个轮廓,从而能...
本文提出两种描述子相结合的方法进行矿石的识别,针对检测过程中矿石颗粒的运动与光照问题,局部二值模式(LBP)描述子具有良好的灰度不变特性,能够克服位移、光照不均等问题。傅里叶描述子只需少量的描述子,即可大致代表整个轮廓,从而能更好地区分不同的轮廓,进而达到识别物体的目的。分别提取两种算子,训练出两组异构数据,并利用判别典型相关分析算法得到矿石融合后的特征数据,然后利用K-means分类器进行矿石种类识别。在现场采集的矿石图像上进行试验,识别率高达88%以上。实验表明:提出的方法能有效提高矿石粒径测量的准确度。
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关键词
图像处理
矿石颗粒
种类识别
边界角点序列
傅里叶描述子
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职称材料
基于Fourier描述子和LBP相结合的植物叶片识别方法
被引量：
7
2
作者
张善文
张晴晴
齐国红
《江苏农业科学》
2019年第14期273-276,共4页
针对植物叶片的复杂性导致基于叶片植物识别的识别率较低的问题,提出一种基于Fourier描述子和局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)相结合的植物叶片识别方法.首先,利用Canny算法提取叶片的边缘图像,计算其中心-边缘距离序列的...
针对植物叶片的复杂性导致基于叶片植物识别的识别率较低的问题,提出一种基于Fourier描述子和局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)相结合的植物叶片识别方法.首先,利用Canny算法提取叶片的边缘图像,计算其中心-边缘距离序列的傅里叶变换,得到叶片图像的改进Fourier描述子;然后,提取叶片图像的局部二值模式特征;再利用判别典型相关分析算法将植物叶片的Fourier描述子和LBP特征进行融合,得到1个有利于分类的联合映射矩阵,由此将2类特征映射为1个低维特征向量;然后利用K-最近邻分类器进行植物识别.在公开的智能计算实验室(intelligent computing laboratory,简称ICL)叶片图像数据库上进行分类试验,识别率高达94%以上.结果表明,提出的方法是有效可行的,该研究能够为植物物种自动识别系统提供技术参考.
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关键词
植物识别
植物叶片图像
边界角点序列
傅里叶描述子
改进傅里叶描述子
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职称材料
题名
傅里叶和LBP描述子相结合的矿石颗粒种类识别
被引量：
5
1
作者
罗小燕
胡振
汤文聪
刘占
机构
江西理工大学机电工程学院
江西省矿冶机电工程技术研究中心
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第11期147-150,共4页
基金
江西省教育厅科学技术项目(GJJ200827)。
文摘
本文提出两种描述子相结合的方法进行矿石的识别,针对检测过程中矿石颗粒的运动与光照问题,局部二值模式(LBP)描述子具有良好的灰度不变特性,能够克服位移、光照不均等问题。傅里叶描述子只需少量的描述子,即可大致代表整个轮廓,从而能更好地区分不同的轮廓,进而达到识别物体的目的。分别提取两种算子,训练出两组异构数据,并利用判别典型相关分析算法得到矿石融合后的特征数据,然后利用K-means分类器进行矿石种类识别。在现场采集的矿石图像上进行试验,识别率高达88%以上。实验表明:提出的方法能有效提高矿石粒径测量的准确度。
关键词
图像处理
矿石颗粒
种类识别
边界角点序列
傅里叶描述子
Keywords
image processing
ore particles
type identification
boundary corner sequence
Fourier descriptors
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Fourier描述子和LBP相结合的植物叶片识别方法
被引量：
7
2
作者
张善文
张晴晴
齐国红
机构
郑州西亚斯学院
出处
《江苏农业科学》
2019年第14期273-276,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:61473132)
河南省科技攻关项目(编号:172102210512、182102210546、172102210109、182102311094)
河南省教育厅检测技术与自动化装置重点学科项目
文摘
针对植物叶片的复杂性导致基于叶片植物识别的识别率较低的问题,提出一种基于Fourier描述子和局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)相结合的植物叶片识别方法.首先,利用Canny算法提取叶片的边缘图像,计算其中心-边缘距离序列的傅里叶变换,得到叶片图像的改进Fourier描述子;然后,提取叶片图像的局部二值模式特征;再利用判别典型相关分析算法将植物叶片的Fourier描述子和LBP特征进行融合,得到1个有利于分类的联合映射矩阵,由此将2类特征映射为1个低维特征向量;然后利用K-最近邻分类器进行植物识别.在公开的智能计算实验室(intelligent computing laboratory,简称ICL)叶片图像数据库上进行分类试验,识别率高达94%以上.结果表明,提出的方法是有效可行的,该研究能够为植物物种自动识别系统提供技术参考.
关键词
植物识别
植物叶片图像
边界角点序列
傅里叶描述子
改进傅里叶描述子
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
傅里叶和LBP描述子相结合的矿石颗粒种类识别
罗小燕
胡振
汤文聪
刘占
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
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职称材料
2
基于Fourier描述子和LBP相结合的植物叶片识别方法
张善文
张晴晴
齐国红
《江苏农业科学》
2019
7
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职称材料
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