孙静茹
- 作品数：5 被引量：21H指数：2
- 供职机构：郑州轻工业学院计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 高分辨率天文图像并行处理中的分块方法研究被引量：1
- 2018年
- 针对高分辨率天文图像分辨率较高,较多的专家学者采用了对图像进行分块的策略,将不同的图像块进行并行处理,但少有对分块方法进行研究和分析.文中对分辨率较高的图像如何分块进行了分析和研究,并提出了一种分块方法,该方法通过不同分辨率和不同CPU核数下进行分析和实验,在不同资源环境条件下,对图像进行分块处理,得到不同情况下的串并行处理时间,得到在什么情况下才有串行方式处理,什么情况下才有分块策略进行并行处理,通过实验和分析,验证了该方法的有效性和实用性.
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- 关键词：高分辨率图像分块串行特征提取
- 基于改进K均值聚类算法的星点聚类研究被引量：4
- 2019年
- 针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的2个问题:①天文图像的分辨率较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。在研究中,问题1采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题2提出了一种改进的K均值聚类算法,以解决传统的K均值聚类算法的聚类结果易受到k值和初始聚类中心随机选择影响的问题。该算法首先在用K均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的k值,其次用层次聚类对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用K均值聚类算法进行聚类。通过MATLAB仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法。
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- 关键词：初始聚类中心K均值聚类算法层次聚类
- 基于颜色和边缘特征的球员目标分割方法
- 2017年
- 为实现球员目标的准确分割,针对图像的颜色特征和球员的边缘特征提供的信息进行融合处理.首先对图像进行高斯滤波预处理,借助Matlab软件对图片进行了像素分析和筛选,并通过Prewitt算子进行边缘检测,以及Bresenham算法进行了直线扫描确定了边界线的起始,经过形态学运算将图片中直线段去除.并完成最终处理,将球员目标分割出来.其优点在于不受球场光照和阴影的影响,能够自动将观众等背景过滤,即使在复杂背景下也能较为准确的将目标分割出来.
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- 关键词：PREWITT算子BRESENHAM算法
- 基于随机森林方法的小麦叶片病害识别研究被引量：16
- 2018年
- 为了提高小麦叶部病害的识别准确率,采用高斯混合模型结合EM算法对小麦叶片进行提取,获得较大目标,使得分割准确率比直接分割病害区域有所提高,同时降低了分割难度。并结合HSV主颜色直方图和通过Tamura纹理特征中的粗糙度、方向度和对比度作为特征进行筛选,采用随机森林方法对小麦健康叶片、白粉病、叶枯病和叶锈病图像进行了识别,整体识别准确率可达95%。通过实验验证,该方法是有效可行的,并优于同等条件下的支持向量机(SVM)方法。
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- 关键词：高斯混合模型EM算法纹理特征支持向量机
- 基于EM和K-means混合聚类方法的植物叶片病害区域自动提取
- 2017年
- 针对植物病害区域如何准确提取的问题,文中提出了一种基于EM和K-means混合聚类的方法。该方法在目标与背景具有较明显差异的情况下,可以有效地将叶片目标提取出来,并对较复杂背景也具有一定的甄别效果,优于其他经典方法。利用植物病害区域的褪绿特点,用K-means方法结合Lab颜色空间,利用Lab颜色空间颜色分布的均匀性,提取A分量作为参考分量,将病害区域从叶片目标中提取出来。通过Matlab仿真实验,结果表明,基于EM和K-means混合聚类方法的植物病害区域提取是可行的。
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- 关键词：EM算法K-MEANS算法混合聚类
