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基于优化矩不变特征的鲜切菜在线分级技术
被引量：
7
1
作者
张水发
王开义
+2 位作者
王书锋
刘忠强
毛璐
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期354-358,共5页
为了准确地从复杂背景中分割鲜切菜,该文将矩不变特征的平移、旋转不变性与几何特征优秀的尺度表达能力融合,提出了一种基于优化矩不变特征模型的鲜切菜在线分级方法。首先提取标准鲜切菜的几何特征和矩不变特征,并利用其统计信息建立...
为了准确地从复杂背景中分割鲜切菜,该文将矩不变特征的平移、旋转不变性与几何特征优秀的尺度表达能力融合,提出了一种基于优化矩不变特征模型的鲜切菜在线分级方法。首先提取标准鲜切菜的几何特征和矩不变特征,并利用其统计信息建立数学模型,然后提取待分级的鲜切菜的几何特征和矩不变特征,最后计算待分级的鲜切菜特征与标准鲜切菜特征模型的相似度,完成鲜切菜的在线分级。以鲜切土豆丁为例,采集11幅图片共679个土豆丁样本,分类的准确率达到99.40%,处理一帧耗时0.108s。试验结果表明,该文方法能准确地将鲜切菜分级,实时性和鲁棒性高,为鲜切菜在线分级提供参考。
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关键词
机器视觉
农产品
分级
矩
不变
特征
HU
矩
数学建模
下载PDF
职称材料
改进的同心离散圆簇形状描述方法
被引量：
4
2
作者
孙景乐
唐林波
+1 位作者
赵保军
刘晴
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第8期1901-1906,共6页
形状特征是MPEG7中用来描述图像的重要特征之一。同心离散圆簇（Cluster of Concentric Discrete Circles,CCDC）形状特征提取方法具有特征提取速度快的优点。但该方法的特征函数使用圆环弧段的方差作为特征,由于内外环的离散点数不同,...
形状特征是MPEG7中用来描述图像的重要特征之一。同心离散圆簇（Cluster of Concentric Discrete Circles,CCDC）形状特征提取方法具有特征提取速度快的优点。但该方法的特征函数使用圆环弧段的方差作为特征,由于内外环的离散点数不同,使得内外环的特征值变化范围不同,会产生特征掩盖现象。针对上述问题,该文对特征函数进行了重新设计,利用弧段的相对弧长或段数作为特征,将每一环的特征用4个子特征来描述,并将每一个特征值归一化为0~1范围内,提取过程比原来更简单,特征提取速度更快。改进后的新方法命名为改进的CCDC（Improved CCDC,ICCDC）。该文采用了MPEG7-CE1-B标准形状数据库进行测试,评价指标采用Precision-Recall曲线。实验表明,ICCDC比CCDC在性能方面有显著的提升,检索精度比原来提高了约50%,提取MPEG7-CE1-B图形库中所有图形特征所用的计算时间比原来减少了约25 ms。
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关键词
图像处理
形状
特征
特征
提取
矩
不变
特征
ZERNIKE
矩
下载PDF
职称材料
题名
基于优化矩不变特征的鲜切菜在线分级技术
被引量：
7
1
作者
张水发
王开义
王书锋
刘忠强
毛璐
机构
北京农业信息技术研究中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期354-358,共5页
基金
北京市科技新星计划
基于HACCP标准的农产品安全生产管理系统研发与示范(2008B34)
+1 种基金
国家科技支撑计划
农民专业合作社生产支持系统研究与开发(2009BADB6B02)
文摘
为了准确地从复杂背景中分割鲜切菜,该文将矩不变特征的平移、旋转不变性与几何特征优秀的尺度表达能力融合,提出了一种基于优化矩不变特征模型的鲜切菜在线分级方法。首先提取标准鲜切菜的几何特征和矩不变特征,并利用其统计信息建立数学模型,然后提取待分级的鲜切菜的几何特征和矩不变特征,最后计算待分级的鲜切菜特征与标准鲜切菜特征模型的相似度,完成鲜切菜的在线分级。以鲜切土豆丁为例,采集11幅图片共679个土豆丁样本,分类的准确率达到99.40%,处理一帧耗时0.108s。试验结果表明,该文方法能准确地将鲜切菜分级,实时性和鲁棒性高,为鲜切菜在线分级提供参考。
关键词
机器视觉
农产品
分级
矩
不变
特征
HU
矩
数学建模
Keywords
machine vision
agricultural products
classification
invariant moments
Hu moments
mathematical modeling
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
改进的同心离散圆簇形状描述方法
被引量：
4
2
作者
孙景乐
唐林波
赵保军
刘晴
机构
北京理工大学信息与电子学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第8期1901-1906,共6页
文摘
形状特征是MPEG7中用来描述图像的重要特征之一。同心离散圆簇（Cluster of Concentric Discrete Circles,CCDC）形状特征提取方法具有特征提取速度快的优点。但该方法的特征函数使用圆环弧段的方差作为特征,由于内外环的离散点数不同,使得内外环的特征值变化范围不同,会产生特征掩盖现象。针对上述问题,该文对特征函数进行了重新设计,利用弧段的相对弧长或段数作为特征,将每一环的特征用4个子特征来描述,并将每一个特征值归一化为0~1范围内,提取过程比原来更简单,特征提取速度更快。改进后的新方法命名为改进的CCDC（Improved CCDC,ICCDC）。该文采用了MPEG7-CE1-B标准形状数据库进行测试,评价指标采用Precision-Recall曲线。实验表明,ICCDC比CCDC在性能方面有显著的提升,检索精度比原来提高了约50%,提取MPEG7-CE1-B图形库中所有图形特征所用的计算时间比原来减少了约25 ms。
关键词
图像处理
形状
特征
特征
提取
矩
不变
特征
ZERNIKE
矩
Keywords
Image processing Shape feature Feature extraction Moment invariants Zernike moments
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化矩不变特征的鲜切菜在线分级技术
张水发
王开义
王书锋
刘忠强
毛璐
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
7
下载PDF
职称材料
2
改进的同心离散圆簇形状描述方法
孙景乐
唐林波
赵保军
刘晴
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
4
下载PDF
职称材料
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参考文献
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