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摘要:
在基于机器视觉雌雄蚕蛹智能识别与分拣系统中,蚕蛹图像本身质量是机器视觉能否准确识别的关键。低光照和噪声扰动是影响蚕蛹图像的主要原因,它会导致大量图像纹理结构信息丢失,这为蚕蛹智能识别带来极大挑战。针对噪声和低光照蚕蛹图像质量改善,该文提出了基于色阶映射(tone mapping)和Tikhonov正则化相结合的噪声扰动下低光照蚕蛹图像恢复方法。通过试验表明:该文方法不仅实现蚕蛹图像光照对比度改善,同时又可以较好地抑制噪声影响,保持蚕蛹图像的纹理结构特别是性腺信息,改善图像质量,有利于提高机器视觉雌雄蚕蛹智能识别正确率和准确性。试验还表明,该文建立的模型和算法对其他农作物低光照噪声图像处理也同样具有明显效果,为机器视觉在农业领域广泛应用奠定基础。
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文献信息
篇名 噪声扰动下低光照蚕蛹图像恢复算法与试验
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 图像质量 映射 算法 蚕蛹 噪声扰动 色阶 正则化
年,卷(期) 2015,(15) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 147-152
页数 6页 分类号 TP391.413|S126
字数 4370字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.15.020
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 陶丹 西南大学工程技术学院 10 44 4.0 6.0
2 李光林 西南大学工程技术学院 45 226 8.0 13.0
3 邱光应 西南大学工程技术学院 7 58 6.0 7.0
4 王峥荣 西南大学工程技术学院 3 22 3.0 3.0
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节点文献
图像质量
映射
算法
蚕蛹
噪声扰动
色阶
正则化
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引文网络交叉学科
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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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