摘要
文章基于主动轮廓模型对沉香显微图像进行轮廓提取,经过木纤维筛选后,对其几何特征和形状因子等特征进行提取,组成特征向量,并应用支持向量机实现两种实验沉香图像分类,实现应用机器视觉有效的显微特征提取分类算法。
Based on the active contour model, the work conducted contour extraction of eaglewood microscopic micrographs. After the selection of wood fibers, we extracted its geometrical features, shape factors, etc. Feature vectors were composed, with the application of support vector machine to realize the classification of experimental eaglewood images. It can achieve the classification algorithm of microscopic feature extraction.
作者
王海丰
张鲲
李壮
WANG Hai-feng;ZHANG Kun;LI Zhuang(College of Ocean Information Engineering, Hainan Tropical Ocean University, Sanya, Hainan, 572022, China;Sanya Key Laboratory of Computer Visiono, Sanya, Hainan, 572022, China;College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou, Hainan, 570228, China)
出处
《新型工业化》
2016年第11期10-14,共5页
The Journal of New Industrialization
基金
海南省重点科技计划项目(No.ZDXM2014085)
海南省高等学校科学研究重点项目(No.Hnky2015ZD-14)
三亚市重点实验室建设项目(No.L1410)
三亚市院地科技合作项目(No.2014YD14)
国家(省)重点科技项目三亚市配套资金项目(2015PT34)
三亚市重点基础研究规划项目(No.2011JY08)
三亚市农业科技创新项目(No.2015KJ15)
关键词
机器视觉
主动轮廓模型
微观特征
沉香检测
Machine vision
Active contour model
Microscopic feature
Detection of eaglewood
