基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法

• 作者: 余正泓 周华兵 曹治国 李翠娜
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 作物器官 自动提取 低秩矩阵恢复 特征空间转换
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 663-669
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3604字
• 语种: 中文

摘要

为了解决精准农业中作物器官的自动提取问题,以玉米雄穗为例,提出一种基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法.作物生长图像是由背景和器官两大元素组成,在图像特征空间则表现为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵之和.利用低秩矩阵恢复算法求解代表器官的稀疏矩阵.为了保证恢复时背景是低秩的,利用作物生长历史数据,学习最佳的转换矩阵.最后,利用动态阈值分割以及色度-亮度查找表完成器官的准确提取.实验结果表明,该方法取得了93.9％的最高性能值和2.86％的最低标准差,在多品种、实际农田复杂环境下能获得更好的提取结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹治国	华中科技大学自动化学院	37	652	15.0	24.0
2	李翠娜		18	156	7.0	12.0
3	余正泓	广东科学技术职业学院机械与电子工程学院	9	25	3.0	5.0
4	周华兵	武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室	5	6	2.0	2.0