张晴晴
- 作品数：20 被引量：94H指数：4
- 供职机构：郑州大学西亚斯国际学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划河南省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学更多>>
- 基于SVM的复杂环境下苹果图像的分割被引量：3
- 2017年
- 将需要研究的目标从复杂的背景下提取出来是后期图像理解和图像分析的关键。一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的图像分割方法被提出,将图像分为目标和背景两类。在OHTA的颜色空间下提取各类样本像素值,并用SVM对样本进行训练,运用训练好的SVM分类器对苹果图像进行分割,并进行去噪处理。实验表明该算法可以有效地分割出复杂背景下的苹果,分割速度、分割准确率优于阈值分割法。
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- 关键词：复杂环境
- 基于作物病害叶片颜色的病斑提取方法被引量：1
- 2014年
- 作物病害是影响作物产量和质量的重要因素,如何进行病斑的准确提取是后期病害识别的一个关键步骤。为了提高复杂环境下病斑提取的准确率,提出一种基于叶片颜色的病斑提取方法,利用叶片正常部位和病害部位的颜色信息的不同,进行基于支持向量机的分割处理,从而得到很好的分割效果,然后对得到的图像进行最大类间差法处理,完成病斑的提取。结果表明,该方法具有有效性。
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- 关键词：VECTOR
- 基于改进K中值聚类的苹果病害叶片分割方法被引量：8
- 2017年
- 针对复杂背景下的苹果病害叶片分割问题,提出一种基于改进的K均值聚类的苹果病害叶片病斑分割方法。首先将原始叶片图像由RGB(R为红,G为绿,B为蓝)颜色空间转换到Lab(L为亮度,a为从洋红色至绿色的范围,b为从黄色至蓝色的范围)颜色空间,然后在Lab颜色空间中利用ab二维数据空间的颜色差异,以欧式距离度量像素间的相似度,使用K均值对图像进行聚类,利用数学形态学中的开闭交替滤波方法对聚类后的灰度图像进行校正,最后得到图像病斑。对3种常见苹果病害叶片图像进行分割,并与其他分割方法进行比较。结果表明,该方法效果好,其误分率为8.41%。
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- 关键词：K均值聚类
- 考虑梯度边缘信息的玉米叶片病斑图像分割被引量：2
- 2020年
- 玉米作物病害是对中国玉米生产量危害的最主要原因,对玉米叶片病斑图像分割是病害原因识别的前提。目前传统的玉米叶片病斑图像分割中,普遍存在着分割效果不理想、成本消耗较大、正确率较低、运行时间较长等问题。提出考虑梯度边缘信息的玉米叶片病斑图像分割算法设计,分析玉米叶片病斑图像边缘梯度,去除玉米叶片病斑图像中的噪声,并且增强去噪后的玉米叶片病斑图像,加强玉米叶片病斑图像的分割算法,利用模糊聚类的方法分割增强后的玉米叶片病斑图像。实验结果表明,所提算法图像分割效果较为理想、成本消耗较小,正确率较高且运行时间较短,具有一定的应用前景。
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- 关键词：玉米叶片模糊聚类
- 基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法被引量：1
- 2019年
- 作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤,其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题,提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间,首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图,然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值,再计算该点前后两个邻域的颜色均值差作为该点的颜色跳跃度,当跳跃度大于设置的一个阈值时,该像素点为病斑点。结果表明,该算法具有较高的分割精确度和较好的抗噪声性能。
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- 基于Matlab的复杂背景下叶片图像提取方法被引量：2
- 2013年
- 将需要研究的植物叶片从复杂的背景下提取出来是后期图像理解和图像分析的关键。主要是在支持向量机的基础上将叶片从复杂的环境下提取出来,并与H通道的OTSU算法和最大直方图熵与GA相结合的图像分割算法相比较,在Matlab环境下进行仿真分析,结果显示支持向量机在复杂背景下进行图像分割方面有优势。
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- 关键词：支持向量机OTSU算法
- 基于最大类间方差法的黄瓜病害叶片分割被引量：13
- 2017年
- 以黄瓜病害叶片为研究对象,采用直方图阈值分割法去除背景,分别采用最大类间方差法(Otsu)和边缘检测法来分割黄瓜叶片中的病害部位,对比这2种方法的分割效果。最后,对已有的最大类间方差法进行了改进,对病害叶片图像的红色分量进行了病斑分割。结果表明,边缘检测法分割出来的病斑部位轮廓具有不完整性,而最大类间方差法的分割效果较好。采用最大类间方差法对黄瓜病害叶片分割取得了较理想的效果,为后续病害识别奠定了基础。
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- 关键词：直方图最大类间方差法
- 一种基于卷积神经网络和多视频图像的作物病害识别方法
- 一种基于卷积神经网络和多视频图像的作物病害识别方法，属于图像处理与机器学习技术领域，该方法包括：对利用农业物联网采集的原始彩色病害叶片图像训练集进行扩充得到扩充的训练集；构建多通道卷积神经网络，并利用所述扩充训练集对所述...
- 张善文张晴晴齐国红
- 文献传递
- 基于物联网的农田喷洒自动控制系统研究被引量：1
- 2018年
- 随着物联网信息技术的发展,物联网技术成为现代化农业生产的主要驱动力,农田农药喷洒又是提高作物产量的重要方式。为提高工作效率,本文提出了以物联网的基本原理和体系结构为基础的采用节能型思维方式解决当前大面积喷洒农药的自动控制体系,重点研究物联网架构和自动控制系统的实现过程,取得了很好的效果。
- 张晴晴齐国红徐庚
- 关键词：物联网自动控制
- 加权自适应CS-LBP与局部判别映射相结合的掌纹识别方法被引量：4
- 2017年
- 提取掌纹的最佳低维分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。针对掌纹图像具有丰富的纹理特征特点,提出一种基于加权自适应中心对称局部二值模式(WACS-LBP)与局部判别映射(LDP)相结合的掌纹识别方法。首先将掌纹感兴趣(ROI)图像分成大小均匀的小区域,利用自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP)算法获取不同区域的纹理特征直方图和权值,经过加权连接得到ROI的加权纹理特征直方图向量;再利用LDP算法对得到的特征向量进行维数约简;最后利用K最近邻分类器进行掌纹识别。在掌纹公开数据库上进行实验,正确识别率高达97%以上。实验结果表明,该方法不仅是有效、可行的,而且研究思路比较明确。
- 张善文张晴晴张云龙齐国红
- 关键词：掌纹识别纹理特征提取
