基于图像处理和模糊识别技术的烟叶病害识别研究 被引量：10

1

作者 王建玺 徐向艺 《现代电子技术》 北大核心 2015年第8期4-7,共4页

为快速有效地诊断识别烟叶病害,提高烟草病害诊断水平,首先采用自适应中值滤波技术对采集的角斑病和野火病图像进行去噪处理,然后采用快速模糊C-均值聚类算法对病斑进行分割,最后提取烟叶病斑颜色、形状和纹理方面的特征,采用模糊识别... 为快速有效地诊断识别烟叶病害,提高烟草病害诊断水平,首先采用自适应中值滤波技术对采集的角斑病和野火病图像进行去噪处理,然后采用快速模糊C-均值聚类算法对病斑进行分割,最后提取烟叶病斑颜色、形状和纹理方面的特征,采用模糊识别技术对病害进行自动识别。实验测试表明,该模型对病害样本进行处理识别的正确率较高,能够满足生产的实际需求。 展开更多

关键词 烟叶病害 自适应中值滤波 快速模糊c-均值聚类 模糊识别

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基于HSI色彩空间与FFCM聚类的葡萄图像分割 被引量：9

2

作者 宋西平 李国琴 +2 位作者 罗陆锋 邹湘军 张丛 《农机化研究》 北大核心 2015年第10期40-44,共5页

为适应农业采摘机器人对葡萄对象快速准确识别的需要,提出了基于HSI色彩空间与以直方图信息为特征的快速模糊C-均值聚类(FFCM)算法相结合的葡萄图像分割方法。该方法以H分量作为葡萄图像聚类分割的处理数据,根据FFCM算法对灰度图像聚类... 为适应农业采摘机器人对葡萄对象快速准确识别的需要,提出了基于HSI色彩空间与以直方图信息为特征的快速模糊C-均值聚类(FFCM)算法相结合的葡萄图像分割方法。该方法以H分量作为葡萄图像聚类分割的处理数据,根据FFCM算法对灰度图像聚类分割。试验对夏黑葡萄果实在自然光、顺光、背光照射环境下拍摄的图像进行分割。结果表明:葡萄图像分割方法能够快速且较好地从复杂自然环境中将葡萄目标分割出来,为葡萄采摘机器人的研制提供了重要参考。 展开更多

关键词 葡萄 图像分割 HSI色彩空间 直方图 快速模糊c-均值聚类

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基于时间颜色特征及快速模糊C-均值聚类的多人跟踪方法研究

3

作者 曲毅 徐立鸿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第6期70-72,共3页

首先用一种改进的背景减除方法检测行人的运动轮廓;然后将检测出的行人的轮廓区域分割成代表单人的轮廓区域;再用快速模糊C均值聚类的算法提取每个人的颜色特征;最后利用点特征和颜色特征对多人进行跟踪,并且在跟踪的过程中利用时间颜... 首先用一种改进的背景减除方法检测行人的运动轮廓;然后将检测出的行人的轮廓区域分割成代表单人的轮廓区域;再用快速模糊C均值聚类的算法提取每个人的颜色特征;最后利用点特征和颜色特征对多人进行跟踪,并且在跟踪的过程中利用时间颜色权值来消除噪声对颜色信息干扰。实验结果表明,在基于点特征跟踪的系统中结合时间颜色特征能有效地解决多人跟踪的问题,并提高了跟踪的鲁棒性。 展开更多

关键词 颜色特征 快速模糊c-均值聚类 时间颜色权值

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基于邻域信息和快速FCM的肺部电阻抗成像伪迹优化算法 被引量：1

4

作者 丁明亮 李晓童 卢立晖 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3320-3327,共8页

针对电阻抗成像技术可视化过程中因“欠定”问题和“软场”效应所导致的重建图像伪迹问题,该文提出一种基于邻域信息和快速模糊C均值聚类(快速FCM)的无监督图像质量评价指标。基于该评价指标和Tikhonov正则化算法,提出了一种重建图像伪... 针对电阻抗成像技术可视化过程中因“欠定”问题和“软场”效应所导致的重建图像伪迹问题,该文提出一种基于邻域信息和快速模糊C均值聚类(快速FCM)的无监督图像质量评价指标。基于该评价指标和Tikhonov正则化算法,提出了一种重建图像伪迹优化算法TR-NC。仿真结果表明,该算法能够有效地修正重建图像中的伪迹,修正后的重建图像的相关系数平均提高了18.45%,相对误差平均降低了22.2%;仿真体验实验结果表明,当目标电导率变化率大于30%时,该算法能够准确地检测到目标。由此可见,相比于传统的Tikhonov正则化算法,提出的修正算法在重建图像目标的数量和位置精确度方面都得到了显著提高,为电学层析技术在医学和工业等领域的应用实践提供了新的成像理论依据和技术参考。 展开更多

关键词 电阻抗成像 图像重建 快速模糊c均值聚类 邻域信息 伪迹修正

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CSA-FFCM算法在玉米种子芽根长度自动化测定中的应用 被引量：1

5

作者 马启良 胡水星 +2 位作者 林冬茂 贾良权 祁亨年 《湖州师范学院学报》 2021年第4期42-49,共8页

面对实验室大量的种子实验,研究人员通常采用手工测量法定期对种子的芽根生长长度进行测量,但手工测量方法耗力,且易损伤幼苗,从而造成实验无法进行.为能有效、快捷、准确地掌握种子生长发芽情况,基于CSA-FFCM算法的种子芽根长度分析法... 面对实验室大量的种子实验,研究人员通常采用手工测量法定期对种子的芽根生长长度进行测量,但手工测量方法耗力,且易损伤幼苗,从而造成实验无法进行.为能有效、快捷、准确地掌握种子生长发芽情况,基于CSA-FFCM算法的种子芽根长度分析法,研究玉米种子芽根长度自动测量法.对玉米种子芽根图像进行二值化处理,通过CSA-FFCM算法对灰度图像聚类,得到自适应的分割阈值;在二值图像中识别出每粒玉米种子芽根轮廓区域,并对识别出的玉米种子芽根轮廓进行细化处理,自动统计玉米种子芽根长度.实验结果表明,该方法能够自动搜索分割阈值,且处理速度受图像分辨率影响较小、实时性高;自动测定的玉米芽根长度与PS手工测量长度相比,误差小于5%.此测定方法能为后期的自动化测量提供技术参考. 展开更多

关键词 玉米种子芽根长度 图像分割 快速模糊c-means聚类 自适应阈值 自动化测定

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空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法 被引量：21

6

作者 霍冠英 刘静 +1 位作者 李庆武 周亮基 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期226-235,共10页

针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除... 针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度,提出SCFFCM算法,该算法用于给出一个较好的初始分割;接着由初始分割计算MRF模型的约束场,再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值,进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场,并基于最大概率准则得到分割结果;最后,采用形态学去除分割结果中的孤立噪点,并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明,所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。 展开更多

关键词 侧扫声呐图像分割 空间约束 快速模糊c均值聚类算法 初始分割 马尔可夫随机场

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磁共振颅脑图像快速模糊聚类分割算法的研究 被引量：24

7

作者 聂生东 陈瑛 +1 位作者 顾顺德 章鲁 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期104-109,共6页

尽管模糊C 均值 (简称FCM )聚类算法已广泛应用于图象分割研究 ,但是 ,由于模糊C 均值聚类算法所固有的一些缺点 ,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C 均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点 ,我们提出... 尽管模糊C 均值 (简称FCM )聚类算法已广泛应用于图象分割研究 ,但是 ,由于模糊C 均值聚类算法所固有的一些缺点 ,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C 均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点 ,我们提出了一种分割磁共振颅脑图象的快速模糊C 均值 (简称FFCM )聚类算法。该算法利用K 均值聚类结果指导模糊聚类的初始化 ,使模糊聚类的迭代次数明显减少 ,从而极大地提高模糊聚类的速度。实际应用表明 ,FFCM的分割速度比FCM快 6 5倍以上 。 展开更多

关键词 磁共振颅脑图象 分割 快速模糊 c-均值聚类算法 预分割

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基于低对比度红外图像时空信息的气体泄漏检测

8

作者 左金辉 徐文斌 +6 位作者 周世杰 盛道斌 徐向东 李正强 韩颖慧 吴春江 张磊 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1186-1198,共13页

气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一... 气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一种基于混合高斯背景建模的低对比度气体红外图像泄漏检测方法。首先,在预处理阶段,提出时域自适应帧间滤波算法实现红外图像的降噪和细节保持;然后,基于空域信息和梯度信息约束,提出时空混合高斯背景模型实现泄漏气体目标的前景的初步提取;最后,为更好地去除前景检测中干扰的运动目标,利用改进的快速鲁棒的模糊C均值聚类方法实现气体区域的自适应分割。实验结果表明,在5 m的泄漏距离下,该检测算法可有效提高准确率,弥补气体区域空洞问题,降低其他运动物体的干扰,气体泄漏检测准确率在92.3%~96.3%,与其他算法相比具有显著的抗干扰和区域分割能力。 展开更多

关键词 气体泄漏检测 红外热成像 时空高斯混合模型 时域自适应帧间滤波 运动检测 快速和鲁棒的模糊c均值聚类

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基于FCM-WA联合算法的多种类矿石图像分割 被引量：1

9

作者 汤文聪 罗小燕 《黄金科学技术》 CSCD 2023年第1期153-162,共10页

矿石图像分割是基于机器视觉的矿石粒度分布检测的重要组成部分。针对复合矿山中颜色多样、纹理复杂且边缘粘连的多种类矿石图像难以识别与分割的问题,提出了一种基于FCM-WA联合算法的矿石图像分割方法。首先对矿石图像进行形态学优化,... 矿石图像分割是基于机器视觉的矿石粒度分布检测的重要组成部分。针对复合矿山中颜色多样、纹理复杂且边缘粘连的多种类矿石图像难以识别与分割的问题,提出了一种基于FCM-WA联合算法的矿石图像分割方法。首先对矿石图像进行形态学优化,利用双边滤波、直方图均衡化和形态学重构来优化矿石图像的几何特征,减少噪声对分割效果的影响,提高图像对比度;然后将模糊C均值聚类(FCM)算法与分水岭(WA)算法相结合,利用FCM算法进行聚类迭代,计算出合适的分割阈值并对矿石图像进行分割,输出二值化图像;再利用基于距离变换的WA算法优化FCM算法的分割结果,对FCM算法输出的矿石图像边缘粘连部分进行分割,以获取最佳的分割图像。研究结果表明:(1)利用形态学优化流程处理矿石图像能够减少噪声并增强边缘信息,从而提高对比度;(2)相比传统的大津法和遗传算法,本文所提FCM-WA方法的稳健性更强、分割效果更好,对多种类的矿石图像像素分割准确率和矿石粒度识别准确率均可达到92%以上;(3)通过试验验证,FCM-WA方法能够精确地分割颜色多样、纹理特征复杂及边缘粘连的多种类矿石图像,分割结果满足粒度分布检测的要求;(4)FCM-WA方法符合现实矿山企业生产的需求,能够为研发新型矿山智能化粒度检测设备提供可靠的技术支持。 展开更多

关键词 复合矿山 矿石图像 形态学处理 模糊c均值聚类 分水岭算法 边缘分割

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一种快速全局聚类算法应用于化工建模的数据提取 被引量：3

10

作者 王丽 李敬有 荆涛 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2009年第6期18-20,共3页

分别采用模糊C-均值聚类方法和快速全局C-均值聚类两种算法实现化工建模所需训练数据的有效提取。实验结果表明,采用快速全局C-均值聚类算法在时间和数据的准确及有效性等方面都比模糊C-均值聚类有所提高。

关键词 模糊c-均值聚类 快速全局c-均值聚类 汽液平衡 训练数据

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基于优化FGFCM方法的滑坡遥感影像自动提取

11

作者 谭秋焰 吴彩燕 +2 位作者 贾菊桃 朱新婷 廖军 《西南科技大学学报》 CAS 2023年第1期54-60,共7页

为实现滑坡遥感影像的自动提取,以贵州省水城县为研究区,运用GF-1遥感影像数据,剔除明显非滑坡地物后,应用云变换计算样本区影像像元亮度值,统计得到聚类中心值和聚类个数,结合快速广义模糊C-均值聚类算法进行像元聚类,提取出128处准确... 为实现滑坡遥感影像的自动提取,以贵州省水城县为研究区,运用GF-1遥感影像数据,剔除明显非滑坡地物后,应用云变换计算样本区影像像元亮度值,统计得到聚类中心值和聚类个数,结合快速广义模糊C-均值聚类算法进行像元聚类,提取出128处准确滑坡,kappa系数达0.752,总体精度达0.880。该方法可自动提取出滑坡范围,减少工作量和主观影响,提高了基于遥感影像进行滑坡识别的效率和精度。 展开更多

关键词 滑坡 遥感影像 快速广义模糊c-均值聚类算法 云变换

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