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       
摘要:
杂草图像分割是杂草识别中重要的步骤,光照是分割误差的重要影响因素.因此,根据潮湿土壤受光照影响小,提出了一种基于潮湿土壤的杂草图像分割方法.首先,用水将土壤做潮湿处理,然后采集杂草图像,再用阈值分割的方法进行分割.试验结果表明在潮湿土壤下获取图像的分割误差显著低于干燥土壤,有助于杂草识别的研究.
推荐文章
基于颜色特征的杂草图像分割技术研究
杂草图像
颜色特征
复杂光照
图像分割
基于HSI颜色模型的杂草与 土壤背景分割方法研究
杂草识别
HSI颜色空间
图像分割
基于神经网络的杂草图像分割算法
杂草识别
图像分割
神经网络
Bayes理论
杂草图像分割中分割特征的研究
杂草图像
分割
特征
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于潮湿土壤的杂草图像分割方法
来源期刊 农业工程技术 学科
关键词 潮湿土壤 杂草 图像分割
年,卷(期) 2016,(14) 所属期刊栏目 科研试验
研究方向 页码范围 19-20
页数 2页 分类号
字数 1256字 语种 中文
DOI 10.16815/j.cnki.11-5436/s.2016.14.010
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 王伟定 广西科技大学电气与信息工程学院 2 0 0.0 0.0
2 宁正高 广西科技大学电气与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
3 王艺胜 广西科技大学电气与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (11)
共引文献  (42)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
潮湿土壤
杂草
图像分割
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
农业工程技术
旬刊
1673-5404
11-5436/S
大16开
北京市朝阳区麦子店街41号
82-133
1980
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
14
总被引数(次)
3331
论文1v1指导