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摘要:
玉米品种的纯度和玉米产量密切相关,因此玉米品种的筛选对提高粮食产量具有非常重要的作用.基于机器视觉的自动品种筛选技术通常分为图像分割、特征获取和分类等三步.图像分割的精度直接决定了种子识别准确度.在众多的图像分割技术中,本研究尝试将图像分割变分模型及其对应的数值求解方法-分裂Bregman算法应用于玉米种子自动识别中.该方法具有精度高,分割边界封闭连续等有利于玉米特征提取的优点.此外,本文还将自适应小波配置法用于求解分裂Bregman算法中的最优条件,得到一种更为精确高效的分裂Bregman算法.进而结合改进分裂Bregman算法得到的不同玉米品种特征和支持向量机技术得到了一种新的玉米品种分类器.采用该方法对玉米品种农大108和鲁丹981进行实验,识别精度分别达到97.3%和98%,相对于由其他分割方法得到的分类结果精度(95%)要高.
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文献信息
篇名 基于分裂Bregman算法的玉米种子品种识别
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 图像识别 特征提取 模型 分裂Bregman算法 多层小波插值算子
年,卷(期) 2012,(z2) 所属期刊栏目 农产品加工工程
研究方向 页码范围 248-252
页数 5页 分类号 TN911173|O55113
字数 1279字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.z2.043
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 王延耀 青岛农业大学机电工程学院 33 323 11.0 17.0
2 江景涛 青岛农业大学机电工程学院 17 90 5.0 9.0
3 梅树立 中国农业大学信息与电气工程学院 55 270 10.0 12.0
4 杨然兵 青岛农业大学机电工程学院 95 878 16.0 25.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像识别
特征提取
模型
分裂Bregman算法
多层小波插值算子
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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