基于分形维数的垩白米图像检测方法

• 作者: 凌云 孙明 张小超 王一鸣
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大米 图像处理 机器视觉 分形维数
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 92-95,91
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2005.07.024

摘要

提出了一种基于分形维数的垩白米检测算法,并与基于垩白大小的检测算法进行了试验对比分析.分形维数包含了大米垩白区域的累计和空间分布特征,更能客观反映垩白区域的信息.试验结果表明,该算法的识别正确率为95.1%,可以有效识别垩白米,而且识别效果好于基于垩白大小的检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王一鸣	中国农业大学信息与电气工程学院	89	2866	33.0	49.0
2	张小超		88	1882	26.0	39.0
3	孙明	中国农业大学信息与电气工程学院	31	668	14.0	25.0
4	凌云	中国农业大学信息与电气工程学院	51	774	14.0	26.0