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移动机器人即时定位与地图创建问题研究 被引量：53
1
作者 迟健男 徐心和 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期92-96,共5页
基于环境特征的移动机器人即时定位与地图创建是机器人领域的开放性课题 .本文从环境特征提取、定位与地图创建、数据相关三个方面对移动机器人即时定位与地图创建问题进行了综述 .对移动机器人定位问题作了概述 .探讨了室内环境下特征... 基于环境特征的移动机器人即时定位与地图创建是机器人领域的开放性课题 .本文从环境特征提取、定位与地图创建、数据相关三个方面对移动机器人即时定位与地图创建问题进行了综述 .对移动机器人定位问题作了概述 .探讨了室内环境下特征提取方法 .详细地论述了定位与地图创建中面临的主要问题及其解决方法 ;阐述了数据相关问题的基本思想 .最后 ,根据近期文献指出了该领域今后的研究方向 . 展开更多
关键词 移动机器人 特征提取 定位 地图创建 数据相关
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基于卷积神经网络的植物叶片分类 被引量：65
2
作者 龚丁禧 曹长荣 《计算机与现代化》 2014年第4期12-15,19,共5页
回顾近年来国内外植物叶片分类的研究进展,指出传统方法存在的缺陷。简述卷积神经网络在图像分类的优势,为了简单高效地对植物叶片进行识别,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的植物叶片识别方法。在Swedish... 回顾近年来国内外植物叶片分类的研究进展,指出传统方法存在的缺陷。简述卷积神经网络在图像分类的优势,为了简单高效地对植物叶片进行识别,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的植物叶片识别方法。在Swedish叶片数据集上的实验结果表明,本算法识别正确率高达99.56%,显著优于传统的叶片识别算法。 展开更多
关键词 植物叶片分类 卷积神经网络 深度学习 神经网络 特征图
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一种基于特征约束的立体匹配算法 被引量：22
3
作者 周东翔 蔡宣平 孙茂印 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第7期653-656,共4页
立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题 .为了得到适用于基于图象绘制技术的视图合成高密度视差图 ,提出了基于边缘特征约束的立体匹配算法 .该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点的准确视差图 ,然后在边缘特征点视差... 立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题 .为了得到适用于基于图象绘制技术的视图合成高密度视差图 ,提出了基于边缘特征约束的立体匹配算法 .该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点的准确视差图 ,然后在边缘特征点视差图的约束下 ,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配 ,这样既缩小了匹配搜索空间 ,又保证了匹配的可靠性 .边缘特征点和非边缘特征点的匹配采用双向匹配技术又进一步保证了匹配的可靠性 .实验结果表明 ,该算法效果良好 。 展开更多
关键词 特征约束 视差图 立体匹配算法 计算机图形学 计算机视觉
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线状要素图形综合的渐进方法研究 被引量：36
4
作者 郭庆胜 《武汉测绘科技大学学报》 CSCD 1998年第1期52-56,共5页
提出了“渐进式”线状要素的２种图形综合方法：基于三角形的纯几何渐进方法和基于图形基本单元“弯曲”的渐进方法。该方法明显优于Ｄｏｕｇｌａｓ综合方法，可以控制线的自交，使地图比例尺从离散式变成连续式，适用于地理信息系统。... 提出了“渐进式”线状要素的２种图形综合方法：基于三角形的纯几何渐进方法和基于图形基本单元“弯曲”的渐进方法。该方法明显优于Ｄｏｕｇｌａｓ综合方法，可以控制线的自交，使地图比例尺从离散式变成连续式，适用于地理信息系统。在兼顾特征点的情况下，其效果更佳。 展开更多
关键词 线状要素 地图综合 渐进法 图形综合
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基于深度特征学习的图像超分辨率重建 被引量：42
5
作者 胡长胜 詹曙 吴从中 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期814-821,共8页
基于学习的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法利用样本先验知识来重建图像,相较于其他重建方法拥有明显的优势,也是近年来研究的热点.论文首先分析了影响图像重建质量的因素,然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法(Super-r... 基于学习的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法利用样本先验知识来重建图像,相较于其他重建方法拥有明显的优势,也是近年来研究的热点.论文首先分析了影响图像重建质量的因素,然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法(Super-resolution convolutional neural network,SRCNN)提出了两点改进:我们用随机线性纠正单元(Randomized rectified linear unit,RRe LU)去避免原有网络学习中对图像某些重要的信息过压缩,同时我们用NAG(Nesterov s accelerated gradient)方法去加速网络的收敛并且避免了网络在梯度更新的时候产生较大的震荡.最后通过实验验证了我们改进网络可以获得更好的主观视觉评价和客观量化评价. 展开更多
关键词 超分辨率 图像复原 深度学习 卷积神经网络 特征映射
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改进YOLOv3的车辆实时检测与信息识别技术 被引量：26
6
作者 顾恭 徐旭东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第22期173-184,共12页
在复杂无约束自然场景下对车辆实时检测和相关信息的提取识别一直是计算机视觉领域内重要的研究内容之一。该领域问题的突破不但可以为汽车自动驾驶技术的实现和完善带来实际效果的提升,并且在停车场的自动停车调度算法和实时泊车监控... 在复杂无约束自然场景下对车辆实时检测和相关信息的提取识别一直是计算机视觉领域内重要的研究内容之一。该领域问题的突破不但可以为汽车自动驾驶技术的实现和完善带来实际效果的提升,并且在停车场的自动停车调度算法和实时泊车监控系统的改进上有着重要的现实意义。针对当前实时车辆信息检测中存在的车辆检测区域不完整、精度不高以及无法对场景中较远车辆进行准确定位等相关问题,提出了一种Vehicle-YOLO的实时车辆检测分类模型。该模型在最新的YOLOv3算法基础上,通过更改图像输入参数,增强深度残差网络的特征提取能力,采用5个不同尺寸的特征图依次对潜在车辆的边界框提取等方式来提升车辆实时信息检测的精度和普适性,并通过KITTI、VOC等数据集进行性能验证和分析。实验结果表明,Vehicle-YOLO模型在KITTI数据集上达到了96%的均值平均精度,传输速度约为40 f/s,在精度提升的情况下仍能保持良好的实时检测速率。此外,Vehicle-YOLO检测模型在VOC等其余数据集上的实验结果也展现了不同程度的精度提升,故该模型在常见物体的定位检测中有较好的普适性,相较于传统的物体检测算法模型有更好的表现。 展开更多
关键词 车辆实时检测 YOLOv3 目标定位 卷积神经网络 深度残差网络 特征图
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改进YOLOV3算法在行人识别中的应用 被引量：24
7
作者 葛雯 史正伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期128-133,共6页
为了避免人与物体之间相互遮挡,对小目标检测不准确,以及复杂光照强度对行人检测的影响,针对这一问题,提出了一种多尺度聚类卷积神经网络MK-YOLOV3 算法,来实现对行人的识别与检测。该算法是对YOLOV3进行改进,首先通过简单聚类对图像特... 为了避免人与物体之间相互遮挡,对小目标检测不准确,以及复杂光照强度对行人检测的影响,针对这一问题,提出了一种多尺度聚类卷积神经网络MK-YOLOV3 算法,来实现对行人的识别与检测。该算法是对YOLOV3进行改进,首先通过简单聚类对图像特征进行提取,得到相应的特征图,再通过抽样K -means 聚类算法结合核函数确定锚点位置,以达到更好的聚类。针对小目标的浅层特征信息进行多尺度融合,提高小目标的检测效果。仿真结果验证了该算法在VOC数据集上对小目标识别的精度和速度上有较大提高,以及视频智能分析中有较高的召回率和精确度。 展开更多
关键词 行人检测 YOLOV3 卷积神经网络 特征图
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基于激光雷达与毫米波雷达融合的车辆目标检测算法 被引量：20
8
作者 王海 刘明亮 +1 位作者 蔡英凤 陈龙 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期389-394,共6页
针对仅基于单一传感器的目标检测算法存在检测精度不足及基于图像与激光雷达的多传感器融合算法检测速度较慢等问题,提出一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的车辆目标检测算法,该算法充分利用激光雷达点云的深度信息和毫米波雷达输出确... 针对仅基于单一传感器的目标检测算法存在检测精度不足及基于图像与激光雷达的多传感器融合算法检测速度较慢等问题,提出一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的车辆目标检测算法,该算法充分利用激光雷达点云的深度信息和毫米波雷达输出确定目标的优势,采用量纲一化方法对点云做预处理并利用处理后的点云生成特征图,融合毫米波雷达数据生成感兴趣区域,设计了多任务分类回归网络实现车辆目标检测.在Nuscenes大型数据集上进行训练验证.结果表明:检测精度可达60.52%,每帧点云检测耗时为35 ms,本算法能满足智能驾驶车辆对车辆目标检测的准确性和实时性要求. 展开更多
关键词 智能车辆 目标检测 传感器融合 毫米波雷达 激光雷达 特征图
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基于曲率图的三维点云数据配准 被引量：18
9
作者 葛宝臻 彭博 田庆国 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期174-180,共7页
以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特... 以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数,并运用曲率图实现了三维点云数据的配准.对于含有噪声的点云数据,先根据每个点的邻域特性估算其曲率值,然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图.通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析,可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集.对于两两配准,这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中,该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配,由匹配的特征点对进行坐标变换求解,完成了两三维点云的粗略配准,然后运用迭代最近点算法进行精确配准.最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据,结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响,能够快速实现点云数据的精确配准. 展开更多
关键词 特征描述函数 曲率图 点云配准 特征匹配
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基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法 被引量：18
10
作者 李鸣 张鸿 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第1期198-202,214,共6页
针对传统卷积神经网络在处理图像分类的问题过程中,需要较长的训练时间、大量的存储空间和计算资源等问题,提出一种基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法。对卷积神经网络进行初始化,在训练网络的过程中,对每层网络单个特征图的输入... 针对传统卷积神经网络在处理图像分类的问题过程中,需要较长的训练时间、大量的存储空间和计算资源等问题,提出一种基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法。对卷积神经网络进行初始化,在训练网络的过程中,对每层网络单个特征图的输入进行BN(batch normalize)处理,得到归一化的数据后再输入到特征图中,采用迭代的方法调整卷积神经网络中的参数并删除低于阀值的连接。实验结果表明,在Mnist、Cifar-10数据集上,经过迭代优化后的卷积神经网络分别提高了0.33%和3.42%的准确率,有效降低了网络中参数的数量,相比原始卷积神经网络中的参数数量分别降低87.94%、85.91%,网络收敛速度更快,减小了网络的训练时间。 展开更多
关键词 卷积神经网络 特征图 网络连接 收敛 阈值
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结合深度学习的图像显著目标检测 被引量：18
11
作者 赵恒 安维胜 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第12期192-200,共9页
基于一种改进的跨层级特征融合的循环全卷积神经网络,提出了一种结合深度学习的图像显著目标检测算法。通过改进的深度卷积网络模型对输入图像进行特征提取,利用跨层级联合框架进行特征融合,生成了高层语义特征的初步显著图;将初步显著... 基于一种改进的跨层级特征融合的循环全卷积神经网络,提出了一种结合深度学习的图像显著目标检测算法。通过改进的深度卷积网络模型对输入图像进行特征提取,利用跨层级联合框架进行特征融合,生成了高层语义特征的初步显著图;将初步显著图与图像底层特征融合进行显著性传播以获取结构信息;利用条件随机场对显著性传播结果进行优化,得到了最终显著图。利用大型数据集将所提算法与其他多种算法进行了测试对比,研究结果表明,在对复杂场景图像的显著目标检测方面,所提算法稳健性更好,显著目标检测的完整性提升,背景得到了更有效的抑制。 展开更多
关键词 图像处理 显著目标检测 神经网络 特征融合 显著图
原文传递
未知环境中移动机器人环境感知技术研究综述 被引量：18
12
作者 王东署 王佳 《机床与液压》 北大核心 2013年第15期187-191,共5页
未知环境中移动机器人的环境感知技术是实现其环境建模、定位、路径规划等自主导航控制的前提,是移动机器人研究的关键技术之一。从环境信息的获取、处理、表达3个方面,针对现有的环境信息获取方式、环境信息特征的提取处理及融合方法,... 未知环境中移动机器人的环境感知技术是实现其环境建模、定位、路径规划等自主导航控制的前提,是移动机器人研究的关键技术之一。从环境信息的获取、处理、表达3个方面,针对现有的环境信息获取方式、环境信息特征的提取处理及融合方法,环境地图的建模问题等具体方法,详细介绍了未知环境中移动机器人的环境感知技术,最后对未来的研究工作做了进一步展望。 展开更多
关键词 移动机器人 环境感知 信息融合 特征提取 地图构建
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自动驾驶场景下小且密集的交通标志检测 被引量：16
13
作者 葛园园 许有疆 +1 位作者 赵帅 韩亚洪 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期366-372,共7页
在自动驾驶场景中,交通标志的检测和识别对行车周围环境的理解至关重要。行车过程中拍摄的图片中存在许多较小的交通标志,它们很难被现有的物体检测方法检测到。为了能够精确地检测到这部分小的交通标志,我们提出了用浅层VGG16网络作为... 在自动驾驶场景中,交通标志的检测和识别对行车周围环境的理解至关重要。行车过程中拍摄的图片中存在许多较小的交通标志,它们很难被现有的物体检测方法检测到。为了能够精确地检测到这部分小的交通标志,我们提出了用浅层VGG16网络作为物体检测框架R-FCN的主体网络,并改进VGG16网络,主要有两个改进点:1)减小特征图缩放倍数,去掉VGG16网络卷积conv4_3后面的特征图,使用RPN网络在浅层卷积conv4_3上提取候选框;2)特征拼层,将尺度相同的卷积conv4_1、conv4_2、conv4_3层的特征拼接起来形成组合特征(aggregated feature)。改进后的物体检测框架能够检测到更多的小物体,在驭势科技提供的交通标志数据集上取得了很好的性能,检测的准确率mAP达到了65%。 展开更多
关键词 交通标志 目标检测 深度学习 组合特征 卷积神经网络 特征图 候选框 自动驾驶
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基于局部多尺度的三维模型草图检索方法 被引量：16
14
作者 樊亚春 谭小慧 +1 位作者 周明全 郑霞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期2448-2465,共18页
三维模型检索已经成为虚拟现实领域的基本问题,草图是三维模型检索的最好方式,随着各种不同分辨率三维模型数据的快速增长,现有基于草图三维模型检索算法无法有效应用于大规模复杂三维模型数据库的检索.在该文中,为了解决低分辨率三维... 三维模型检索已经成为虚拟现实领域的基本问题,草图是三维模型检索的最好方式,随着各种不同分辨率三维模型数据的快速增长,现有基于草图三维模型检索算法无法有效应用于大规模复杂三维模型数据库的检索.在该文中,为了解决低分辨率三维模型顶点数和面片数较少,不易获取完整光滑几何线图的问题,提出了利用高斯差分方法对三维模型深度缓存投影图像提取三维模型线图,并采用贝塞尔曲线优化线图结果.为了提高检索准确率,提出了一种局部多尺度多方向的特征计算方法,在珈伯多方向滤波的基础上,建立了局部形状金字塔尺度空间结构,配合梯度方向直方图计算局部形状特征描述,并利用词袋方法组织局部形状特征.为了提高检索速度,利用加权索引方法存储归一化后的图像特征向量,实现基于草图的三维模型实时检索过程.该文不仅比较分析了不同参数下方法的执行效果,而且运用多种评价方法,选用3个不同三维模型数据库进行方法测试,实现检索原型系统验证方法的有效性.实验证明,该方法相比于大部分其他方法具有更好的检索效果. 展开更多
关键词 三维模型检索 多尺度变换 多方向滤波 局部特征 深度图像 特征索引
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基于主成分分析方向深度梯度直方图的立体视觉深度图特征提取 被引量：16
15
作者 段峰峰 王永滨 +1 位作者 杨丽芳 潘淑静 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期222-226,共5页
针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图(PCA-HODG)的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取,获取高质量深度图;然后,基于预设大小窗口对所获取的... 针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图(PCA-HODG)的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取,获取高质量深度图;然后,基于预设大小窗口对所获取的深度图进行边缘检测和梯度计算,获得区域形状直方图特征并量化;同时运用主成分分析(PCA)进行降维;最后,为实现特征获取的精确性和完整性,采用滑动窗口检测方法实现整幅深度图的特征提取,并再次降维。在特征匹配分类实验中,对于Street测试序列帧,该算法比距离样本深度特征(RSDF)算法平均分类准确率提高了1.15%,而对于Tanks、Tunnel、Temple测试序列帧,该算法比测度不变特征(GIF)算法平均分类准确率分别提高了0.69%、1.95%、0.49%;同时与方向深度直方图(HOD)、RSDF、GIF算法相比,平均运行时间分别降低了71.65%、78.05%、80.06%。实验结果表明,该算法不仅能够更精确地检测和提取深度图特征,而且通过降低维数复杂度大大减少了运行时间;同时算法具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 特征提取 立体视觉 深度图 滑动窗口 降维
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县级区域尺度下烤烟外观质量指标的空间特征分析 被引量：15
16
作者 魏春阳 杨明峰 +4 位作者 刘阳 蔡宪杰 王信民 宋纪真 尹启生 《中国烟草学报》 EI CAS CSCD 2010年第2期45-49,共5页
采用2003～2008年全国烤烟中部烟叶样品外观质量评价数据,通过Kriging插值用Surfer8.0软件绘制烤烟外观质量因素等值线图,研究县级区域尺度下烤烟外观质量指标的空间分布特征。结果表明:烤烟各外观质量因素均存在区域性分布,烤烟颜色分... 采用2003～2008年全国烤烟中部烟叶样品外观质量评价数据,通过Kriging插值用Surfer8.0软件绘制烤烟外观质量因素等值线图,研究县级区域尺度下烤烟外观质量指标的空间分布特征。结果表明:烤烟各外观质量因素均存在区域性分布,烤烟颜色分值条带状分布明显,自西北部甘肃省向东北部递增,自黄淮皖北地区向东南部和西南部递增;成熟度分值自西北部甘肃省向中部、东南部和西南部递增;叶片结构分值自西北部甘肃省向东北部、中部、东南部和西南部递增;身份分值自西北部甘肃省向东北部和西南部递增;油分分值自西北部甘肃省向东北部、东南部和西南部递增;色度分值自西北部甘肃省向东北部递增,自黄淮皖北地区向东南部和西南部递增。烤烟综合外观质量分值自西北部甘肃省、黄淮皖北地区向东南部和西南部递增。采用地统计学原理与等值线图相结合的方法研究全国烤烟外观质量特征的空间分布,可直观表现全国烤烟外观质量特征的区域性差异。 展开更多
关键词 烤烟 外观质量 空间特征 等值线图
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基于特征约束及区域相关的体视匹配方法 被引量：4
17
作者 刘正东 孙权森 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第34期38-40,共3页
立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题,同时也是难点问题。为了得到准确的高密度视差图,通过对基于区域和基于特征的体视方法的讨论,综合两种方法的优点,提出了基于边缘特征约束及区域相关的立体匹配算法。该方法首先利用基于特征技... 立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题,同时也是难点问题。为了得到准确的高密度视差图,通过对基于区域和基于特征的体视方法的讨论,综合两种方法的优点,提出了基于边缘特征约束及区域相关的立体匹配算法。该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点,对边缘特征点再做灰度等区域相关匹配处理,然后在匹配的边缘特征点约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,得到整体高密度视差图。这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性。实验结果表明,该算法具有良好的效果和实用价值。 展开更多
关键词 立体视觉 立体匹配特征约束 区域相关 视差
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基于特征图谱的人参属药材西洋参、人参、三七的比较 被引量：14
18
作者 严华 张慧秀 +3 位作者 白宗利 乐智勇 魏锋 马双成 《世界中医药》 CAS 2021年第6期887-895,共9页
目的:建立同时适用于五加科人参属西洋参、人参和三七药材高效液相色谱(HPLC)特征图谱鉴别和含量测定方法,为同属药材的鉴定及质量评价提供科学依据。方法:西洋参、人参、三七均以甲醇提取,特征图谱及含量采用同一液相色谱条件:C8色谱柱... 目的:建立同时适用于五加科人参属西洋参、人参和三七药材高效液相色谱(HPLC)特征图谱鉴别和含量测定方法,为同属药材的鉴定及质量评价提供科学依据。方法:西洋参、人参、三七均以甲醇提取,特征图谱及含量采用同一液相色谱条件:C8色谱柱,乙腈-水为流动相,梯度洗脱,紫外光(203 nm)检测,特征图谱采用Chempattern化学计量学软件进行数据处理、计算相似度、主成分分析。结果:西洋参特征图谱有11个共有峰相似度为0.86~0.99,特征成分为人参皂苷Rc、人参特征图谱有9个共有峰,相似度为0.98~0.99,特征成分为人参皂苷Rf,三七特征图谱有8个共有峰,相似度为0.96~1.0,特征成分为三七皂苷R1,品种内相似度均很高,品种间相似度低为0.54。主成分分析可将3种药材显著区分,并显示特征成分及共有成分人参皂苷Rg1、Re、Rb1和Rd峰对区分3种药材累积贡献权重值为87%,其中人参皂苷Rg1与人参皂苷Re峰面积比值在3个药材中的差异有统计学意义,比值范围稳定,三者比值依次为0.13±0.08、1.20±0.60、8.30±3.0,对于药材的鉴定有重要意义。各共有成分的单体含量及其总含量均以三七为最高,西洋参次之,人参最低,人参皂苷Rg1在西洋参与人参中的含量基本一致。结论:新建立的HPLC特征图谱方法在鉴别同属药材品种的同时测定了主要皂苷成分的含量测定,方法的专属强,稳定性高,重复性好,且大幅缩短了分析时间,提高分析效率,为药材的质量评价提供科学便捷的方法和依据。 展开更多
关键词 西洋参 人参 三七 特征图谱 主成分分析 人参皂苷 含量测定 共性成分 特征成分 成分比值
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县级区域尺度下烤烟烟叶厚度的区域特征 被引量：13
19
作者 魏春阳 薛超群 +3 位作者 金立锋 奚家勤 王广山 王信民 《中国烟草科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期52-55,共4页
采用2003—2008年全国烤烟中部烟叶厚度数据,通过Kriging插值用Surfer 8.0软件绘制烟叶厚度等值线图,研究县级区域尺度下烟叶厚度的空间分布特征。结果表明,我国西北部、东北部及黄淮地区为烤烟相对较厚的区域,西南地区次之,长江流域、... 采用2003—2008年全国烤烟中部烟叶厚度数据,通过Kriging插值用Surfer 8.0软件绘制烟叶厚度等值线图,研究县级区域尺度下烟叶厚度的空间分布特征。结果表明,我国西北部、东北部及黄淮地区为烤烟相对较厚的区域,西南地区次之,长江流域、皖南及东南地区为烤烟相对较薄的区域。烤烟烟叶厚度具有较为明显的区域特性。采用地统计学原理与等值线图相结合的方法研究全国烤烟烟叶厚度的空间分布,可直观展现全国烤烟烟叶厚度的区域性差异。 展开更多
关键词 烤烟 厚度 区域特征 等值线图
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基于视觉注意机制的眼底图像视盘快速定位与分割 被引量：12
20
作者 柯鑫 江威 朱江兵 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第35期47-53,共7页
视盘定位与分割对利用眼底图像进行眼科计算机辅助诊断十分重要。视觉注意机制模拟人类视觉系统从而能在复杂场景中快速定位目标。利用视盘在眼底图像中视觉显著度高这一特性,提出基于视觉注意模型实现视盘的快速定位并分割的算法。算... 视盘定位与分割对利用眼底图像进行眼科计算机辅助诊断十分重要。视觉注意机制模拟人类视觉系统从而能在复杂场景中快速定位目标。利用视盘在眼底图像中视觉显著度高这一特性,提出基于视觉注意模型实现视盘的快速定位并分割的算法。算法首先对不同眼底图像进行归一化,接着采用高斯金字塔提取图像不同尺度的颜色、亮度和方向特征图(feature map),进一步整合得到显著性图(saliency map),在显著性图中提取FOA(focus of attention)从而定位视盘。接着在视盘定位区域采用统计排序滤波器(rank-filter)抹除血管,在极坐标中采用亚像素提取图像边缘,实现视盘分割。采用国际Messidor数据库来验证算法的性能,定位精度为95%,运行时长为0.213 s,与其他算法相比,算法具有准确性高和实用性强等特点,具有良好的应用潜力。 展开更多
关键词 眼底图像 视觉注意模型 特征整合 显著性图 亚像素提取
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