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摘要:
在蚕卵图像计数研究中,传统的方法在计数前需要对粘连蚕卵进行分离.但是蚕卵图像中存在的粘连或者部分重叠现象常常导致分割的不完整,给图像的后续分析处理带来了很大的麻烦.针对这一问题,提出了一种基于网格模型的粘连蚕卵计数方法,该方法利用机器学习的策略有效地避免了分割的过程,使用SVM直接对蚕卵进行计数.另外还提取出一种有效的纹理特征从而提高了SVM输出的准确率.实验将提出的基于网格的计数方法同传统的基于分割的方法比较,结果表明了基于网格计数方法具有良好的鲁棒性和准确性.
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文献信息
篇名 粘连蚕卵计数方法的研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 计数 分割 支持向量机(SVM) 纹理特征 网格模型
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 179-182,189
页数 分类号 TP391.41
字数 4196字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.08.053
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 肖国强 西南大学计算机与信息科学学院 41 272 9.0 14.0
2 于杰 西南大学电子信息工程学院 31 231 8.0 14.0
3 代毅 西南大学计算机与信息科学学院 7 43 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
计数
分割
支持向量机(SVM)
纹理特征
网格模型
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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102
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