新疆维吾尔自治区自然科学基金(2011211A010)
- 作品数:9 被引量:25H指数:3
- 相关作者:赖惠成陈钦政王星任磊刘金帅更多>>
- 相关机构:新疆大学中国人民解放军69223部队更多>>
- 发文基金:新疆维吾尔自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术农业科学电子电信更多>>
- 一种基于支持向量机的棉花图像分割算法被引量:8
- 2013年
- 提出一种基于支持向量机的棉花图像分割算法。将棉花图像分成目标与背景2类。在OHTA颜色空间下提取各类样本像素值,利用支持向量机(SVM)训练带有类别信息的样本。运用最大类间方差(Otsu)法对图像进行预处理,采用训练好的SVM分类器对预处理后的棉花图像进行分割,并使用区域标记法去噪。实验结果表明,该算法可以有效地分割出复杂背景下的棉花,分割准确率达92.3%,分割速度、分割准确率优于直接使用SVM分割图像的方法,分割精度、稳定性优于阈值分割法。
- 陈钦政赖惠成王星任磊刘金帅
- 关键词:支持向量机最大类间方差法去噪
- 基于形状特征的棉花成熟度判别方法被引量:5
- 2014年
- 为提高采棉机器人对成熟棉桃的正确识别率,提出一种基于形状特征的粒子群优化算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的判断方法。首先在OHTA颜色空间下对棉花图像进行分割,然后提取棉花的形状特征,最后利用PSO算法寻找SVM的最优参数,建立能够判断棉花成熟度的PSO-SVM模型。测试结果显示,该方法能够有效地判断棉花的成熟度,判断速度快,对采棉机器人全自动化采摘具有重要意义。
- 时颢赖惠成汪烈军陈钦政
- 关键词:支持向量机粒子群优化算法
- 一种采用云自适应粒子群算法的盲源分离被引量:2
- 2013年
- 针对大多盲源分离算法全局收敛性能不理想,收敛速度慢的缺陷,借鉴自适应粒子群算法的思想,利用云模型中云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出一种云理论的自适应粒子群(CAPSO)盲源分离算法,以分离信号的峭度为目标函数,用自适应调整策略把粒子群分为三个子群,根据云方法修改普通子群的惯性权重,使惯性权重随着适应度值自适应调整。仿真结果表明,改进算法能完成含噪信号分离,并且有效地避免了早熟收敛,较基本PSO提高了全局搜索能力和收敛速度,分离效果好。
- 彭安洪赖惠成
- 关键词:盲源分离惯性权重云理论
- 改进的RBF文本分类算法被引量:2
- 2011年
- 分析了文本分类系统的一般模型及现有技术,在应用了核主成分分析的特征降维方法进行处理后,提出了一种基于样本中心的径向基(RBF)神经网络文本分类算法,并且引入了聚类算法的核心思想,来改进误差反向传播(BP)神经网络分类算法收敛速度较慢的缺点。实验结果表明,RBF网络与BP网络相比,具有较高的运算速度和较强的非线性映射能力,在收敛速度和准确程度上也有更好的分类效果。
- 王欣欣赖惠成
- 关键词:文本分类核主成分分析RBF神经网络聚类算法
- 基于BEMD和位平面分解的彩色图像水印算法
- 2014年
- 为了得到水印更好的鲁棒性和不可见性,以二维经验模态分解(BEMD)和位平面分解为基础,提出了一种新的彩色图像水印嵌入算法。该算法运用人类视觉系统(HVS)的特性和Arnold置乱变换,将位平面分解的水印信息嵌入到宿主图像其中一个固有模态函数(IMF)中,完成水印的有效嵌入。实验表明,该算法具有良好的鲁棒性和不可感知性,能够有效抵抗JPEG压缩、中值滤波、旋转、椒盐噪声和高斯噪声等多种恶意攻击。
- 王小伟赖惠成龚金辉张慧
- 关键词:二维经验模态分解位平面分解人类视觉系统
- 一种采用径向基神经网络的盲源分离算法
- 2012年
- 针对传统盲源分离算法的计算复杂问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络盲源分离算法,用K均值聚类算法对中心值和宽度值进行确定,用最大熵为代价函数来确定权值,所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离。仿真中,用于对线性混合信号进行盲源分离,并与最大熵(ME)算法进行比较。结果表明,盲源分离算法能减少分离时间和提高分离效率,并且能大大降低计算量,比ME算法更好。
- 彭安洪赖惠成
- 关键词:径向基神经网络盲分离代价函数
- 基于YCbCr空间和GA神经网络的棉花图像分割算法被引量:5
- 2014年
- 棉花分割是采棉机器人视觉系统的关键步骤,在强光照、阴影等复杂的棉田环境下如何准确有效地分割棉花,有助于确定其在三维空间的位置。该算法在YCbCr颜色空间下,基于棉花与背景的色调信息差,分别提取棉花与背景样本,采用BP神经网进行训练并输出其误差,得到适应度函数并进行遗传算法中的选择、交叉及变异操作,优化神经网络权值、阈值,直到输出误差达到要求或达到预定迭代次数。最后根据所获得的BP神经网络权值、阈值进行棉花图像分割。通过对136幅棉田环境中拍摄图像的分割实验表明:该方法在棉花强光照及阴影条件下也能准确地分割,分割准确率达91.9%,并且比BP算法收敛更快。
- 王星赖惠成任磊陈钦政刘金帅
- 关键词:YCBCR空间棉花图像分割
- 一种新的双模式神经网络盲均衡器设计与仿真
- 2012年
- 在通信系统设计中,常采用盲均衡器来抑制带限信道导致的码间干扰。但传统的常数模算法(CMA)以及基于CMA的双模式算法对于多进制正交调幅信号(QAM)存在较大的误判,收敛后QAM系统性能较差等不足之处。在修正常模算法(MCMA)的基础上,针对QAM信号为多模信号的特点,采用多模算法(MMA)与修正判决引导算法(MDD)结合的双模式算法,并引入可准确模拟信道逆系统的多层感知机结构,得到了一种新的基于双模式算法的多层感知机结构神经网络盲均衡器,利用新算法调整神经网络参数,并且利用重置模块跟踪信道变化。仿真结果表明,新算法调整的神经网络盲均衡器双模式盲均衡器在稳态MSE、收敛性方面都有所提高,并具有抵抗信道突变的能力,为通信系统设计提供参考。
- 李婷婷赖惠成
- 关键词:盲均衡器神经网络多模算法
- 基于SURF与BBF的棉花图像匹配算法被引量:3
- 2014年
- 在棉花图像分割与识别的基础上,为获得棉花三维空间位置信息,需要对双目采集的棉花图像对进行精确的匹配。采用加速分割检测特征、加速鲁棒性特征和BBF方法匹配棉花图像对。首先采用FAST检测图像角点,并计算各角点的SURF描述向量,然后采用BBF方法搜索匹配点对,最后利用RANSAC和极线约束剔除误匹配点对,为下一步准确定位棉花三维空间位置信息奠定基础。
- 时颢赖惠成龚金辉王星
- 关键词:FASTSURFRANSAC外极线约束