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摘要:
采用Sobel等4种常用方法检测长翅灰飞虱翅膀、爪子等多细节边缘时,会出现边缘不明显、噪声干扰大等问题.采用形态学单结构腐蚀边缘检测也不理想,其边缘间断数和像素损失率最小值分别为10和0.689%.为此.对长翅灰飞虱图像先进行区域划分,以使单个区域的检测得到简化,并针对划分后的各个区域采用形态学多结构方法构造了膨胀腐蚀型边缘检测算子进行边缘检测.试验结果表明:这种划分区域并结合多结构的方法能提高对长翅灰飞虱边缘的检测能力,其边缘间断数和像素损失率最小值分别为3和0.554%.
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内容分析
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文献信息
篇名 长翅灰飞虱图像边缘的多区域多结构检测方法
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 长翅灰飞虱 边缘检测 多区域 多结构
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 119-123
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3994字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈树人 江苏大学现代农业装备与技术重点实验室 91 1343 20.0 31.0
2 邱白晶 江苏大学现代农业装备与技术重点实验室 88 1215 21.0 30.0
3 程麒文 江苏大学现代农业装备与技术重点实验室 2 44 2.0 2.0
4 陈国平 江苏大学现代农业装备与技术重点实验室 3 64 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
长翅灰飞虱
边缘检测
多区域
多结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
月刊
1000-1298
11-1964/S
大16开
北京德外北沙滩1号6信箱
2-363
1957
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
174483
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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