朱晓
- 作品数：2 被引量：32H指数：2
- 供职机构：江南大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于主动轮廓模型的玉米种子高光谱图像分类被引量：7
- 2013年
- 提出将主动轮廓模型(Active contour model,ACM)应用于玉米种子的高光谱图像分割中。首先,通过高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,利用基于主动轮廓模型的图像分割法对玉米种子高光谱图像提取目标区域轮廓,得到单波段下每粒玉米种子12个形状特征参数,然后通过主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对特征数据降维,结合波段间的相关性选出12个最优波段,最后利用误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络模型进行建模分类,与传统的阈值分割法相比,取得了更好的分类效果。研究结果为高光谱图像目标轮廓提取提供了一种新方法。
- 黄敏朱晓朱启兵冯朝丽
- 关键词：高光谱图像玉米种子图像分割主动轮廓模型
- 基于图像熵信息的玉米种子纯度高光谱图像识别被引量：26
- 2012年
- 种子纯度是种子质量的一个重要标志,为寻求快速有效的种子纯度识别方法,该文利用高光谱图像技术研究了玉米种子的分类识别问题。首先对17类玉米品种共1632粒种子的高光谱图像提取400～1000nm波长范围内233个波段的熵信息作为分类特征;然后利用偏最小二乘(PLS)投影算法对玉米高光谱图像进行最优波段选择,共获得65个最优波段特征;最后结合偏最小二乘判别分析法(PLSDA)实现了玉米种子的准确识别分类。分类结果表明,在最优波段数仅为全波段27.90%的情况下,其训练精度可以达到99.19%、测试精度为98.90%,可实现多类别样本条件下的玉米种子纯度识别。
- 朱启兵冯朝丽黄敏朱晓
- 关键词：机器视觉光谱分析种子玉米图像熵
