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基于多示例图的小麦叶部病害分割方法
基于多示例图的小麦叶部病害分割方法
作者:
席磊
李炳军
虎晓红
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
机器视觉
图像分割
病害
识别
多示例学习
摘要:
图像分割是作物病害自动识别的难点之一,传统的基于阈值或聚类的分割方法分割精度较低,为了提高作物病害的分割效果,该文提出了一种基于多示例图的分割模型,将作物病害的分割问题转化为在多示例框架下图的分割问题,同时在对作物病害图像分割的过程中引入空间信息,采用像素点信息和邻域信息的融合值形成特征空间,通过在包空间的有效度最方式将多示例学习与图的分割方法有效结合进行小麦叶部病害图像的分割,从而更好地度量示例包的内部差异和示例包之间的差异,同时兼顾了图像的局部信息和全局信息,通过对小麦锈病和白斑病图像的分割试验表明,所提出的模型具有较好的鲁棒性,并且分割效果明显高于传统的分割方法.
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文献信息
篇名
基于多示例图的小麦叶部病害分割方法
来源期刊
农业工程学报
学科
工学
关键词
机器视觉
图像分割
病害
识别
多示例学习
年,卷(期)
2012,(13)
所属期刊栏目
农业信息与电气技术
研究方向
页码范围
154-159
页数
分类号
TP391.41
字数
5341字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1002-6819.2012.13.025
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
李炳军
河南农业大学信息管理学院
87
986
16.0
29.0
2
虎晓红
河南农业大学经济与管理学院
37
210
7.0
13.0
6
席磊
河南农业大学信息管理学院
72
427
12.0
17.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(221)
共引文献
(598)
参考文献
(24)
节点文献
引证文献
(32)
同被引文献
(170)
二级引证文献
(168)
1949(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1971(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1973(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1981(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1982(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1984(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1985(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1988(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1991(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1992(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1993(6)
参考文献(0)
二级参考文献(6)
1994(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(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1998(9)
参考文献(0)
二级参考文献(9)
1999(14)
参考文献(0)
二级参考文献(14)
2000(9)
参考文献(0)
二级参考文献(9)
2001(15)
参考文献(0)
二级参考文献(15)
2002(13)
参考文献(0)
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2003(17)
参考文献(0)
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2004(18)
参考文献(1)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2013(4)
引证文献(2)
二级引证文献(2)
2014(15)
引证文献(7)
二级引证文献(8)
2015(22)
引证文献(5)
二级引证文献(17)
2016(30)
引证文献(4)
二级引证文献(26)
2017(21)
引证文献(5)
二级引证文献(16)
2018(60)
引证文献(5)
二级引证文献(55)
2019(40)
引证文献(3)
二级引证文献(37)
2020(8)
引证文献(1)
二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
图像分割
病害
识别
多示例学习
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
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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