基于支持向量机理论的植物根系图像边缘检测方法

• 作者: 吴鹏 宋文龙
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 植物根系 边缘检测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 89-92,104
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2012.07.021

摘要

由于传统边缘检测方法中存在噪声大、粗糙边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果.为此,基于支持向量机方法给出了一种改善的边缘检测算法.同时,提出了边缘检测算法流程,然后使用支持向量机分类方法对图像进行边缘检测；用所得到的边缘检测算法与Canny算法和Prewitt算法的性能进行了比较.仿真结果表明,给出的算法与Canny算法和Prewitt算相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋文龙	东北林业大学机电工程学院	143	852	16.0	23.0
2	吴鹏	东北林业大学机电工程学院	50	365	12.0	16.0