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基于多重分形理论的油菜缺素叶片特征提取

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成果类型:
期刊论文
作者:
王访;廖桂平;王晓乔;李建辉;李锦卫;...
通讯作者:
Liao, G.(lgpxf@hunau.net)
作者机构:
[王访; 施文] Science College, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China
[李建辉; 王访; 廖桂平; 王晓乔; 李锦卫] Agricultural Information Institute, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China
通讯机构:
Agricultural Information Institute, Hunan Agricultural University, China
语种:
中文
关键词:
图像处理;图像分割;分形;特征提取;模糊C均值聚类;油菜缺素;局部多重分形去趋势波动分析
关键词(英文):
Feature extraction;Fractals;Fuzzy c-means clustering;Image processing;Image segmentation;Local multifractal detrended fluctuation analysis;Nutrient deficiency of rapeseed (Brassica napus L)
期刊:
农业工程学报
ISSN:
1002-6819
年:
2013
卷:
29
期:
24
页码:
181-189
基金类别:
国家自然科学基金项目(31071328) 高等学校博士学科点专项科研基金(20114320110001) 湖南省科技计划重点项目(2011GK2024):湖南省科技重大专项第四专题(2013FJ1006-4)
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
理学院
信息科学技术学院
摘要:
为描述油菜缺素叶片图像的特征,该文提出了一种基于多重分形去趋势波动分析方法,即局部多重分形去趋势波动分析。该方法确定的h_(ij)(q)指数能有效刻画叶片图像每个像素点的多重分形特征,并以所有像素点h_(ij)(q)的平均值Lh_q表征每幅图像的多重分形特征。选取4种油菜缺素叶片图像进行试验,结果表明所提取局部多重分形去趋势波动平均指数Lh_q能很好地区分叶片,并通过方差分析指出当q={-10, -9, -8, -7, -6}时的Lh_q区分效果最好。最后基于每个像素点的h_(ij)(q)指数利用模糊C均值聚类对缺镁油菜叶片图像进行模糊分割,并与传统的灰度值分割及经典的基于容量测度的指数分割进行了对比试验,结果表明...
摘要(英文):
Fertilization levels play a critical role in crops' growth. As a vital organ of rapeseed, leaves can well reflect the nutritional level, and their images are always processed and analyzed by a computer vision system. The texture feature of the leaves' images is very important to become a key indicator to describe the nutritional status for the rapeseeds. In recent years, multifractal methods were used to extract its features for describing a texture image. The traditional type of multifractal analysis (MFA) was calculated based on the standard partition function multifractal formalism, which d...

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