基于随机Gabor特征的半参考农作物图像质量评价方法

• 作者: 吴世海 陈果 陈秋实 鲍义东
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 智慧农业 计算机视觉 Gabor特征 半参考质量评价
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 70-74,95
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.05.012

摘要

伴随着农业现代化、信息化、自动化的深化改革,信息技术在其发展的进程中发挥着举足轻重的作用,并逐渐服务于农业生产的各个方面.其中,基于计算机视觉和数字图像处理技术的新型智慧农业系统已经成为农业信息化发展的研究重点和热点.为此,本文以农作物图像为研究对象,提出一种基于随机Gabor特征的半参考农作物图像质量评价方法.Gabor滤波器的核函数能够较好地描述简单视觉神经元的感受野特性,其多频率和方向特征与人眼视觉系统感知图像的方式类似.基于这个事实,采用Gabor滤波分析农作物图像的纹理和边缘分布特征,建立半参考质量评价模型.实验结果表明,本文提出的农作物图像质量评价方法能够很好地识别和感知农作物图像的质量退化,在新型智慧农业系统中发挥着重要作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴世海		5	1	1.0	1.0
2	鲍义东		7	0	0.0	0.0
3	陈果		4	0	0.0	0.0
4	陈秋实		2	0	0.0	0.0