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Numerical simulation of direct shear tests on mechanical properties of talus deposits based on self-adaptive PCNN digital image processing 被引量:5
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作者 王盛年 徐卫亚 +1 位作者 石崇 张强 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第7期2904-2914,共11页
The macro mechanical properties of materials with characteristics of large scale and complicated structural composition can be analyzed through its reconstructed meso-structures.In this work,the meso-structures of tal... The macro mechanical properties of materials with characteristics of large scale and complicated structural composition can be analyzed through its reconstructed meso-structures.In this work,the meso-structures of talus deposits that widely exist in the hydro-power engineering in the southwest of China were first reconstructed by small particles according to the in-situ photographs based on the self-adaptive PCNN digital image processing,and then numerical direct shear tests were carried out for studying the mechanical properties of talus deposits.Results indicate that the reconstructed meso-structures of talus deposits are more consistent with the actual situation because the self-adaptive PCNN digital image processing has a higher discrimination in the details of soil-rock segmentation.The existence and random distribution of rock blocks make the initial shear stiffness,the peak strength and the residual strength higher than those of the "pure soil" with particle size less than 1.25 cm apparently,but reduce the displacements required for the talus deposits reaching its peak shear strength.The increase of rock proportion causes a significant improvement in the internal friction angle of talus deposit,which to a certain degree leads to the characteristics of shear stress-displacement curves having a changing trend from the plastic strain softening deformation to the nonlinear strain hardening deformation,while an unconspicuous increase in cohesion.The uncertainty and heterogeneity of rock distributions cause the differences of rock proportion within shear zone,leading to a relatively strong fluctuation in peak strengths during the shear process,while movement features of rock blocks,such as translation,rotation and crossing,expand the scope of shear zone,increase the required shear force,and also directly lead to the misjudgment that the lower shear strength is obtained from the samples with high rock proportion.That,however,just explains the reason why the shear strength gained from a small amount of indoor test data is not consistent with engineering practice. 展开更多
关键词 talus deposits digital image processing pulse coupled neural networks(PCNN) direct shear test mechanical property granular discrete element method
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机器人采摘苹果果实的K-means和GA-RBF-LMS神经网络识别 被引量:43
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作者 贾伟宽 赵德安 +3 位作者 刘晓洋 唐书萍 阮承治 姬伟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第18期175-183,共9页
为进一步提升苹果果实的识别精度和速度,从而提高苹果采摘机器人的采摘效率。提出一种基于K-means聚类分割和基于遗传算法(genetic algorithm,GA)、最小均方差算法(least mean square,LMS)优化的径向基(radial basis function,RBF)神经... 为进一步提升苹果果实的识别精度和速度,从而提高苹果采摘机器人的采摘效率。提出一种基于K-means聚类分割和基于遗传算法(genetic algorithm,GA)、最小均方差算法(least mean square,LMS)优化的径向基(radial basis function,RBF)神经网络相结合的苹果识别方法。首先将采集到的苹果图像在Lab颜色空间下利用K-means聚类算法对其进行分割,分别提取分割图像的RGB、HSI颜色特征分量和圆方差、致密度、周长平方面积比、Hu不变矩形状特征分量。将提取的16个特征作为神经网络的输入,对RBF神经网络进行训练,以得到苹果果实的识别模型。针对RBF神经网络学习率低、过拟合等不足,引入遗传算法对RBF隐层神经元个数和连接权值进行优化,采取二者混合编码同时进化的优化方式,最后再利用LMS对连接权值进一步学习,建立新的神经网络优化模型(GA-RBF-LMS),以提高神经网络的运行效率和识别精度。为了获得更精确的网络模型,在训练过程中,苹果果实连同树枝、树叶一块训练;得到的模型在识别过程中,可一定程度上避免枝叶遮挡对果实识别的影响。为了更好地验证新方法,分别与传统的BP(back propagation)和RBF神经网络、GA-RBF优化模型比较,结果表明,该文算法对于遮挡、重叠果实的识别率达95.38%、96.17%,总体识别率达96.95%;从训练时间看,该文算法虽耗时较长,用150个样本进行训练平均耗时4.412 s,但训练成功率可达100%,且节省了人工尝试构造网络结构造成的时间浪费;从识别时间看,该文算法识别179个苹果的时间为1.75 s。可见GA-RBF-LMS网络模型在运行效率和识别精度较优。研究结果为苹果采摘机器人快速、精准识别果实提供参考。 展开更多
关键词 图像处理 算法 识别 苹果采摘机器人 K-means分割 特征提取 GA-rbf神经网络
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基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别 被引量:5
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作者 方卫宁 胡清梅 +1 位作者 李娜 郭北苑 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期29-33,共5页
大型公共建筑内人群数目及分布的在线监测是有效控制和疏散客流、保障人员安全的重要依据之一.利用公共建筑内现有的闭路电视监视系统,通过计算机视觉技术实现人群数目的自动识别是目前国外普遍采用的一种方式.文中提出了一种基于RBF神... 大型公共建筑内人群数目及分布的在线监测是有效控制和疏散客流、保障人员安全的重要依据之一.利用公共建筑内现有的闭路电视监视系统,通过计算机视觉技术实现人群数目的自动识别是目前国外普遍采用的一种方式.文中提出了一种基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别算法,利用包含行人数目信息的前景图像的投影曲线等特征数据,通过训练好的RBF神经网络直接得到该前景图像中包含的人群数目.与其他算法相比,该算法具有较高的识别准确率,在一定误差范围内可以达到较好的效果. 展开更多
关键词 人群识别 图像处理 rbf神经网络
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基于RBF神经网络的空域图像水印改进算法 被引量:2
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作者 刘建民 赵健 谢端 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第36期36-38,共3页
文章提出了一种利用径向基函数(RBF)神经网络实现的数字图像水印的改进新算法,从理论上对新算法进行了分析,通过仿真实验进行了验证。仿真结果表明,新算法与传统基于RBF神经网络图像水印算法相比,在保证速度不减慢的基础上其抗攻击能力... 文章提出了一种利用径向基函数(RBF)神经网络实现的数字图像水印的改进新算法,从理论上对新算法进行了分析,通过仿真实验进行了验证。仿真结果表明,新算法与传统基于RBF神经网络图像水印算法相比,在保证速度不减慢的基础上其抗攻击能力有了显著的改善。该算法的创新之处在于将多级神经网络的思想引入数字图像水印算法中,利用几个性能不同的网络实现一种系统的功能。 展开更多
关键词 rbf神经网络 数字水印 图像处理
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基于RBF网络的焊缝缺陷图像的识别与诊断技术研究 被引量:5
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作者 乔荣华 董建刚 张永恒 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2016年第1期217-220,共4页
本文主要研究了采用中值滤波、LOG算子的边缘检测以及DSA减影等数字图像处理技术对现有的焊缝缺陷图像进行处理,获得带有各种焊缝缺陷特征的大量图像样本,并用RBF神经网络对样本进行训练,最终获得具有较高识别精度的RBF网络。利用该网... 本文主要研究了采用中值滤波、LOG算子的边缘检测以及DSA减影等数字图像处理技术对现有的焊缝缺陷图像进行处理,获得带有各种焊缝缺陷特征的大量图像样本,并用RBF神经网络对样本进行训练,最终获得具有较高识别精度的RBF网络。利用该网络可以大大提高对焊缝缺陷的判断效率,具有一定实用意义。 展开更多
关键词 图像处理技术 焊缝缺陷识别 rbf神经网络
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基于SIFT变换和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法 被引量:3
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作者 唐艳 孙刘杰 王勇 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第21期216-221,共6页
目的为了复原存在平移、色彩差异、旋转、形变等问题的全景图,提出一种结合SIFT(尺度不变特征变换)和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法。方法通过SIFT算法匹配出两子图中对应的特征点,利用仿射变换解决图像间的旋转和形变问题,采用RBF... 目的为了复原存在平移、色彩差异、旋转、形变等问题的全景图,提出一种结合SIFT(尺度不变特征变换)和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法。方法通过SIFT算法匹配出两子图中对应的特征点,利用仿射变换解决图像间的旋转和形变问题,采用RBF神经网络纠正子图的色彩差异,最后利用权值矩阵融合技术实现重叠区域的融合。结果文中算法在拼接效果上优于其他算法,其拼接效果DoEM值为0.902,图像重叠区域过度平滑,有效地避免了融合区域的亮度块或亮度线。结论该算法效果好,可解决全景图复原过程中多方面的难题。 展开更多
关键词 图像处理 图像拼接 尺度不变特征变换 rbf神经网络
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结合模糊理论和RBF网络的彩色图像盲水印算法
7
作者 关梓文 《科学技术与工程》 2010年第15期3788-3790,3800,共4页
通过对彩色图像的深入分析,以彩色图像为载体图像,将灰度图像作为原始水印,通过模糊控制理论实现水印嵌入强度的动态设定。最后利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性。... 通过对彩色图像的深入分析,以彩色图像为载体图像,将灰度图像作为原始水印,通过模糊控制理论实现水印嵌入强度的动态设定。最后利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性。实验结果表明该算法能够动态地控制水印嵌入强度,较好地平衡了鲁棒性和可感知性的矛盾。 展开更多
关键词 模糊控制 彩色图像水印 rbf神经网络 信息隐藏
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无监督学习步态识别综述 被引量:4
8
作者 陈福仕 沈尧 +5 位作者 周池春 丁锰 李居昊 赵东越 雷永升 潘亦伦 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第8期2014-2033,共20页
在光学技术高速发展的现代,步态特征因非接触、非侵入、难伪造、远距离采集等优势受到了学界的广泛关注。目前步态识别算法主要为依赖标签数据的有监督学习方法,庞大的标签标注量在实际应用中面临多重挑战。无监督学习不需要标注就能完... 在光学技术高速发展的现代,步态特征因非接触、非侵入、难伪造、远距离采集等优势受到了学界的广泛关注。目前步态识别算法主要为依赖标签数据的有监督学习方法,庞大的标签标注量在实际应用中面临多重挑战。无监督学习不需要标注就能完成对数据内在特征的自动分析,更贴合实际应用的需求。为了全面认识无监督学习步态识别发展现状及趋势,对领域相关工作进行了梳理。介绍了步态识别常用数据集、通用制作方式以及主流评价指标。从基于GAN的步态识别方法、基于聚类的步态识别方法、基于无监督域适应的步态识别方法和其他方法四个方向详细介绍了目前基于无监督学习的步态识别相关研究思路;选取了CASIA-B、OU-MVLP和OU-ISIR LP三个典型数据集,对主要无监督算法性能进行综合对比;对各方向研究侧重点进行总结讨论,针对存在的交叉研究情况进行评论综述,为未来研究提供借鉴思路。研究分析了无监督步态识别算法目前面临的挑战,并以此展望步态领域未来的发展方向。 展开更多
关键词 步态识别 数字图像处理 神经网络 无监督学习 机器学习 生物特征识别
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基于图像识别的土石坝坝料颗粒级配检测方法 被引量:1
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作者 罗枭雄 金伟 +3 位作者 赵鹏远 钟志鸿 李海波 胡宇翔 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第12期217-227,共11页
【目的】土石坝坝料级配直接影响砾质土压实性、渗透性、压缩性及应力应变关系,是保证坝体稳定安全的重要标准。目前坝料级配的测量主要采用筛分法,但该方法施工效率低下、误差较大,具有很大的局限。为了实现坝料级配参数的智能检测,【... 【目的】土石坝坝料级配直接影响砾质土压实性、渗透性、压缩性及应力应变关系,是保证坝体稳定安全的重要标准。目前坝料级配的测量主要采用筛分法,但该方法施工效率低下、误差较大,具有很大的局限。为了实现坝料级配参数的智能检测,【方法】利用DIP技术和人工智能算法及大数据理论,建立了一套坝料颗粒级配识别系统。以两河口水电站坝料为依托,采取了规范化的取样标准,得到了具有代表性的坝料样本数字图片,采用了对比度增强和小波变换为一体的手段为坝料的快速准确分割提供了技术支撑,然后采用阈值分割算法进行坝料图像分割,获得了基于图像识别技术的坝料级配曲线,并通过基于BP神经网络的误差修正模型得到了修正后的坝料级配特征曲线。【结果】将使用该方法得到的级配曲线与实测的级配曲线进行比较,发现两者有较高的吻合度,通过该方法得到的级配曲线可以准确检测坝料的各项指标。【结论】建立的坝料颗粒级配识别系统能快速、准确地得到颗粒的级配曲线,克服了筛分法实用性较低的问题,实现了土石坝复杂坝料的快速检测。 展开更多
关键词 土石坝料级配检测 数字图像处理 级配修正模型 BP神经网络 水利工程
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指纹图像分割中新特征的提出及其应用(英文) 被引量:14
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作者 王森 张伟伟 王阳生 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期622-627,共6页
指纹身份鉴定是最可靠的身份鉴定方法之一 .指纹图像的分割是自动指纹识别系统中的重要一步 .在本论文中 ,我们提出了一种高效实用的指纹图像分割方法 .我们提取出了能使分割算法更加精确的两个新特征 .在其它的很多分割算法中 ,由于应... 指纹身份鉴定是最可靠的身份鉴定方法之一 .指纹图像的分割是自动指纹识别系统中的重要一步 .在本论文中 ,我们提出了一种高效实用的指纹图像分割方法 .我们提取出了能使分割算法更加精确的两个新特征 .在其它的很多分割算法中 ,由于应用的特征不能很好的反映出模糊区的特征 ,因此不能够很好的区分前景和模糊区 .由于可能在模糊区提取出虚假的细节 ,这将很大的程度上影响指纹识别系统的整体性能 .然而 ,由于我们提出的两个新特征 ,我们的算法可以和很好的区分出前景与模糊区 ,因此该分割算法可以降低虚假细节的数目 .我们选用监督的RBF神经网络来进行分类并选取典型的样本用来训练 . 展开更多
关键词 生物识别 图像处理 指纹识别 分割 神经网络 rbf网络
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利用图像处理技术评定猪肉等级(英文) 被引量:11
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作者 于铂 郑丽敏 +1 位作者 任发政 田立军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期242-248,共7页
为综合评定猪肉等级,该研究实测活体重、胴体重、背膘厚、右半胴体重、右半胴体的主要瘦肉重和眼肌面积,对肉色和大理石纹进行感观评分,并计算瘦肉率和屠宰率,同时固定物距和焦距,在固定光源下,使用数码相机拍摄80幅猪的左半胴体和眼肌... 为综合评定猪肉等级,该研究实测活体重、胴体重、背膘厚、右半胴体重、右半胴体的主要瘦肉重和眼肌面积,对肉色和大理石纹进行感观评分,并计算瘦肉率和屠宰率,同时固定物距和焦距,在固定光源下,使用数码相机拍摄80幅猪的左半胴体和眼肌面积图像并保存。经图像处理并进行特征提取后,建立图像特征与等级的关系,并用反向传播神经网络(BPNN)方法进行等级评定。结果表明,实际脂肪厚度与图像脂肪厚度、屠宰率与臀部图像面积、实际眼肌面积与图像眼肌面积、眼肌区域的肉色与图像眼肌肉色2G-B,R+G、瘦肉率与图像脂肪厚度和图像眼肌面积相关均有较高的相关关系(p<0.01),基于图像处理和BPNN技术可以快速准确的评定猪肉等级。 展开更多
关键词 图像处理技术 猪肉等级 人工神经网络
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用于图像认证的基于神经网络的水印技术 被引量:15
12
作者 张军 王能超 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期307-312,共6页
针对图像的真实性和完整性认证 ,提出一种基于神经网络的脆弱水印技术 首先 ,随机选取一些像素及它们的邻域 ;然后 ,用神经网络建立这些像素点与它们邻域中的其它像素点之间的关系模型 ,最后 ,通过调整被选像素点与模型输出值之间的大... 针对图像的真实性和完整性认证 ,提出一种基于神经网络的脆弱水印技术 首先 ,随机选取一些像素及它们的邻域 ;然后 ,用神经网络建立这些像素点与它们邻域中的其它像素点之间的关系模型 ,最后 ,通过调整被选像素点与模型输出值之间的大小关系来嵌入水印图案的位信息 根据提取的水印图案 ,可以判断被检测的图像是否真实以及被篡改的位置 实验结果表明 ,该技术在保持较高图像质量的前提下 ,具有安全性能好。 展开更多
关键词 脆弱水印 数字图像 真实性鉴定 神经网络
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猪肉新鲜度智能检测分级系统研究 被引量:10
13
作者 郭培源 毕松 袁芳 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第15期68-72,共5页
对表征猪肉新鲜度的氨气和硫化氢气味、图像颜色值、脂肪细胞数和细菌菌斑信息特征量进行检测,通过神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,以总挥发性盐基氮(TVB-N)值序列作为SOM网络的输入,利用SOM神经网络对TVB-N值序... 对表征猪肉新鲜度的氨气和硫化氢气味、图像颜色值、脂肪细胞数和细菌菌斑信息特征量进行检测,通过神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,以总挥发性盐基氮(TVB-N)值序列作为SOM网络的输入,利用SOM神经网络对TVB-N值序列进行聚类研究,将新鲜度细分为5个等级,实现了新鲜度等级划分与国家标准和感官检验相一致的结果,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。 展开更多
关键词 细斑面积 数字图像处理 神经网络 新鲜度等级划分
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浮选指标与浮选泡沫数字图像关系研究 被引量:21
14
作者 何桂春 黄开启 《金属矿山》 CAS 北大核心 2008年第8期96-101,共6页
在实验室采集了大量黄铜矿浮选的泡沫图像,并对浮选泡沫图像进行了预处理;采用数字图像分析技术分析了泡沫图像及其灰度直方图,提取了浮选泡沫图像灰度直方图的统计纹理特征参数;采用径向基神经网络建立了黄铜矿浮选指标与泡沫灰度直方... 在实验室采集了大量黄铜矿浮选的泡沫图像,并对浮选泡沫图像进行了预处理;采用数字图像分析技术分析了泡沫图像及其灰度直方图,提取了浮选泡沫图像灰度直方图的统计纹理特征参数;采用径向基神经网络建立了黄铜矿浮选指标与泡沫灰度直方图统计纹理特征参数的关系模型。仿真实验证明,所建立的模型有较高的精度。 展开更多
关键词 浮选泡沫 数字图像 图像灰度直方图 径向基神经网络 浮选指标预测模型
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获取平面光学元件面形偏差的方法研究 被引量:4
15
作者 江晓军 刘正国 +1 位作者 洪晓鸥 汪志锋 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期581-584,622,共5页
提出一种利用BP神经网络获取平面光学元件面形偏差的方法。该方法先确定一幅干涉条纹图像测试区域中条纹弯曲量和条纹间距,然后对BP神经网络进行训练,最后获取被测平面光学元件的光圈数。通过与Zygo激光干涉仪的测量结果进行比较,发现... 提出一种利用BP神经网络获取平面光学元件面形偏差的方法。该方法先确定一幅干涉条纹图像测试区域中条纹弯曲量和条纹间距,然后对BP神经网络进行训练,最后获取被测平面光学元件的光圈数。通过与Zygo激光干涉仪的测量结果进行比较,发现两者的测量结果相吻合。实验结果表明,该方法不仅可以增强处理干涉条纹图像的适应性,而且可以提高测量精度。 展开更多
关键词 BP神经网络 数字图像处理 条纹分析 测量
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基于计算机视觉的蔬菜中活菌总数快速检测 被引量:9
16
作者 殷涌光 丁筠 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期249-254,共6页
为了开发一种蔬菜中活菌总数的快速检测系统,综合利用活体染色、计算机视觉、图像处理、人工神经网络等技术。采用亚甲基蓝作为活体染色剂来区分活菌和死菌,用分辨率为520万像素的数字摄像机拍摄细菌内部的染色效果,并确定了有效提取活... 为了开发一种蔬菜中活菌总数的快速检测系统,综合利用活体染色、计算机视觉、图像处理、人工神经网络等技术。采用亚甲基蓝作为活体染色剂来区分活菌和死菌,用分辨率为520万像素的数字摄像机拍摄细菌内部的染色效果,并确定了有效提取活菌图像的新算法。根据细菌的形态学特征选择偏心率、圆形度、矩形度等8个特征参数,作为人工神经网络的输入向量来对细菌进行识别。该系统操作简单,且每个样品的检测时间少于40min,远远小于传统的平板计数法的48h。其检测结果与平板计数法检测结果的相关性为0.9987,且两者不存在显著性差异(T检验,P>0.05)。因此该检测系统可以很好的适应农产品安全现场快速检测的要求。 展开更多
关键词 计算机视觉 活菌总数 人工神经网络 数字图像处理 快速检测
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基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统 被引量:9
17
作者 郭培源 毕松 《农机化研究》 北大核心 2010年第6期109-113,共5页
首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。
关键词 猪肉新鲜度 细斑面积 数字图像处理 神经网络 等级划分
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基于卷积神经网络的计算鬼成像方法研究 被引量:4
18
作者 冯维 赵晓冬 +2 位作者 吴贵铭 叶忠辉 赵大兴 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期185-193,共9页
针对低采样下重构图像的成像质量和成像速度问题,提出一种基于卷积神经网络的计算鬼成像方法.首先,利用关联计算方法重建的一组训练集图像和相应的无损图像训练一个卷积神经网络;然后,将通过关联计算重建的测试集图像作为卷积神经网络... 针对低采样下重构图像的成像质量和成像速度问题,提出一种基于卷积神经网络的计算鬼成像方法.首先,利用关联计算方法重建的一组训练集图像和相应的无损图像训练一个卷积神经网络;然后,将通过关联计算重建的测试集图像作为卷积神经网络的输入层,使其能够学习传感模型并最终能够预测出相应的图像;最后,将经卷积神经网络还原的图像分别与计算鬼成像和结合压缩感知算法重建的图像进行详细的对比实验分析.实验结果表明:本文方法在0.08采样率下能优质量地还原出被测物体的像,且成像质量均高于其他方法;同时,在不牺牲图像质量的条件下,执行程序所需的单张图像重建耗时约0.06s,极大地提高了图像重建的速度.分别通过数值模拟和光学实验,验证了本方法的有效性,对工程应用具有重要意义. 展开更多
关键词 光学信息处理 计算鬼成像 卷积神经网络 数字微镜器件 散斑图
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基于遗传算法改进的神经网络在自然背景下对黄瓜彩色图像病斑的提取 被引量:1
19
作者 王红君 陈伟 +1 位作者 赵辉 岳有军 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期173-174,185,F0004,共4页
提出了一种基于遗传算法改进的神经网络对自然背景下黄瓜叶片病斑直接提取的方法。将病斑区域的R、G、B值的训练样本和正常叶片区域的R、G、B值的训练样本分别作为输入进行神经网络训练,得到网络权值。将整幅图像每个像素的R、G、B值输... 提出了一种基于遗传算法改进的神经网络对自然背景下黄瓜叶片病斑直接提取的方法。将病斑区域的R、G、B值的训练样本和正常叶片区域的R、G、B值的训练样本分别作为输入进行神经网络训练,得到网络权值。将整幅图像每个像素的R、G、B值输入神经网络,得到最终结果,并返回图像显示。通过在matlab上仿真发现,该方法可将自然背景下的黄瓜霜霉病、白粉病以及炭疽病叶片的病斑直接提取出来。 展开更多
关键词 数字图像处理 病害诊断 神经网络 遗传算法
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基于神经网络的非球形粒子识别 被引量:1
20
作者 于春雨 田波 +1 位作者 秦俊 姚斌 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期37-39,共3页
本文采用激光散射方法获得粒子图像,通过数字图像处理的相关算法处理后获得特征值,再采用神经网络识别粒子形状,给出了一种非球形粒子的识别方法。
关键词 非球形粒子 数字图像处理 神经网络 特征值
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