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题名一种基于图像矩和纹理特征的自然场景文本检测算法
被引量：2
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作者
杨玲玲
叶东毅
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机构
福州大学数学与计算机科学学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第6期1313-1317,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61473089)资助
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文摘
文本检测是许多文本识别应用的必要前提,有效地在自然场景图像中检测定位文本能大大提高文本识别的效率.针对现有研究中存在文本检测率不高的问题,利用字母与非字母在Hu矩特征上的差异性和文本与非文本在纹理特征上的差异性,提出了一种基于矩和纹理特征的自然场景文本检测算法.该算法首先通过提取最大稳定极值区域(MSER)找出自然场景图像中存在的候选字母;其次,为了有效地删除非字母候选对象,算法在字母分类器中引入Hu矩特征刻画候选字母的几何特征;接下来算法利用自然场景图像中文本具有相似性的特征,通过单链接聚类得到候选文本;最后针对文本和非文本候选的纹理差异,在文本分类器中引入共生纹理特征以删除非文本候选.实验结果表明,与同类算法相比,该算法在召回率和f_measure值上有较大的提高,因此是一种有效的检测方法.
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关键词
文本检测
MSER
单链接聚类
HU矩
共生纹理
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Keywords
text detection
MSER
single-link clustering
Hu moments
symbiotic moment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于SVM的POL-SAR图像分类研究
被引量：7
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作者
邹斌
张腊梅
裴彩红
张晔
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机构
哈尔滨工业大学信息工程系
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
2007年第5期633-636,I0003,共5页
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基金
国家自然科学基金(60672091)资助项目
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文摘
提出了一种将物理散射机理、纹理信息和SVM结合起来用于POL-SAR图像分类的方法。实验数据选取德国Oberpfaffenhofen实验区域(DE)的DLR ESARL波段全极化数据,实验区域包括自然植被,如森林、田地和人造目标如建筑、机场跑道等。首先利用OEC分解得到了散射特征,然后提取HH和HV通道图像的纹理特征,并用SVM进行特征选择及分类。然后在上述特征中加入Freeman分解的散射特征重复试验,取得了较好的结果。试验证明了将散射特征和纹理特征结合起来对地物进行分类是有效的,同时也证明了用SVM进行特征选择的有效性。
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关键词
极化SAR
极化目标分解
基于灰度共生矩阵的纹理特征
SVM
分类
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Keywords
Polarimetric SAR,Polarimetric target decomposition,Texture feature based on Gray-level co-occurrence matrix,SVM,Classification
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分类号
TN951
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于无人机的丘陵果园病虫害监测系统研究
被引量：3
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作者
荆怀龙
杨箫
于晓鹏
张睿
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机构
江苏农林职业技术学院信息工程学院
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出处
《南方农机》
2022年第10期73-75,共3页
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基金
江苏省大学生创新训练项目“基于无人机的丘陵果园病虫害监测系统研究”(202113103077Y)
2020江苏农林职业技术学院科技项目“基于人工智能的草莓炭疽病高光谱检测机理和快速诊断系统研究”(2020kj035)。
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文摘
针对丘陵地区果树种植过程中出现的相关病虫害预防难、监测效率低等问题,课题组通过无人机硬件选型、无人机在丘陵地区的飞行关键技术设计、高光谱成像技术运用、图像分割和共生矩阵纹理特征分析,实现高光谱图像的获取和处理,设计了丘陵果园病虫害监测系统方案。仿真结果表明:相较于传统的航天、航空遥感技术,无人机遥感技术可以高效率地获取空间信息,具有机动灵活、时效性高、简洁安全、经济的优点;无人机载高光谱相机对丘陵果园病虫害进行监测,可以实现对丘陵果园病虫害的及时预防与精准监测。
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关键词
病虫害监测
高光谱成像技术
无人机
共生矩阵纹理特征
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分类号
S436.6
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
V279
[农业科学—植物保护]
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