基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材,对木材科学和产业具有十分重要的意义.提出了一种基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法:采用分治策略改进区域生长法实现木材横切面显微图像中导管细胞的快速分割,用链码跟踪技术提取了10个导管细胞的形态特征;选取了6种阔叶材树种的横切面显微图像进行仿真实验.实验结果显示:本文方法能提高导管细胞的分割速度;所提取的10个形态特征在给定的树种显微图像上具有较高的区分度,说明将本文方法用于阔叶材树种智能识别具有较强的可行性.
推荐文章
基于改进FCM和形态学的浮选泡沫形态特征提取
浮选
泡沫图像
形态特征
模糊C均值
数学形态学
基于区域生长的彩色图像颜色特征提取研究
彩色图像特征提取
区域连通
区域生长
基于Graph Cuts的木材扫描电镜图像特征提取方法
Graph Cuts
特征提取
扫描电镜
图像分割
细胞
一种基于形态学的木材导管图像分割方法
木材识别
导管
特征提取
数学形态学
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法
来源期刊 北京林业大学学报 学科 工学
关键词 区域生长 导管细胞 形态特征
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 林学
研究方向 页码范围 64-69
页数 分类号 TP18
字数 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 尹建新 浙江农林大学信息工程学院 18 44 4.0 6.0
2 汪杭军 浙江农林大学信息工程学院 28 139 8.0 10.0
3 计智伟 浙江农林大学信息工程学院 6 33 3.0 5.0
4 何涛 浙江农林大学信息工程学院 3 10 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (72)
共引文献  (68)
参考文献  (12)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (15)
二级引证文献  (8)
1986(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1992(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1993(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1994(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1999(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2005(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2006(16)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(14)
2007(9)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(7)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2016(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2019(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
区域生长
导管细胞
形态特征
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
北京林业大学学报
月刊
1000-1522
11-1932/S
大16开
北京市海淀区清华东路35号
18-91
1979
chi
出版文献量(篇)
3848
总下载数(次)
8
总被引数(次)
70613
论文1v1指导