中央高校基本科研业务费专项资金(DL12DB06)
- 作品数：2 被引量：33H指数：2
- 相关作者：赵鹏韦兴竹曹军更多>>
- 相关机构：东北林业大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学理学更多>>
- 匀速直线运动模糊图像的模糊参数鲁棒识别被引量：19
- 2013年
- 针对摄像机成像时经常产生匀速直线运动模糊,导致图像退化的现象,提出了恢复图像涉及的精确辨识运动模糊尺度的方法。由于利用Radon变换可以精确地识别运动模糊方向,通过图像旋转可以将运动模糊的方向旋转到水平轴,因此,只对水平方向的运动模糊图像进行研究。对于不带噪声的运动模糊图像,对其进行Fourier变换转化到频率域,使用BP神经网络检测运动模糊尺度;BP神经网络的输入量为频谱图中央区域的幅度加和。对于带噪声的运动模糊图像,先对其进行双谱变换,再使用BP神经网络检测运动模糊尺度;双谱中每列的最大值为BP神经网络的输入量。最后通过仿真实验验证了本文方法的正确性和有效性。验证结果显示,当噪声图像的信噪比SNR≥23 dB时,本文方法的模糊参数辨识平均误差≤5%,优于传统的运动模糊参数辨识方法。
- 赵鹏曹军韦兴竹
- 关键词：光学成像噪声图像图像识别双谱
- 基于多特征融合的田间杂草分类识别被引量：14
- 2014年
- 提出了一种基于模糊BP综合神经网络的田间杂草分类识别方法。对分类特征进行模糊化处理，充分考虑了杂草的分类特征本身存在的不确定性。使用遗传算法对网络结构进行优化处理，提高了该综合神经网络的收敛性和稳定性。并基于特征级数据融合方法进行杂草识别。对田间7种杂草进行识别的实验结果表明，7种杂草的混合识别率达到94．2％；另外，对玉米及其伴生杂草进行分类测试，混合识别率达到96．7％，具有较好的识别精度。
- 赵鹏韦兴竹
- 关键词：杂草识别BP神经网络光谱分析
