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马超

作品数:2 被引量:31H指数:2
供职机构:南京农业大学信息科学技术学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金江苏省科技支撑计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇图像
  • 2篇图像分割
  • 1篇梯度法
  • 1篇图像分割方法
  • 1篇图像识别
  • 1篇主动轮廓模型

机构

  • 2篇南京农业大学

作者

  • 2篇任守纲
  • 2篇徐焕良
  • 2篇马超
  • 1篇谢忠红
  • 1篇陈发棣

传媒

  • 1篇农业工程学报
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于改进主动轮廓模型的图像分割方法研究被引量:11
2013年
主动轮廓模型是进行图像分割的有效方法,但主动轮廓模型在确定初始轮廓方面主要靠经验,理论方法不多。为此,提出了一种基于改进骨架算法的主动轮廓模型进行图像分割的方法。首先利用改进的骨架算法和轮廓重生算法,生成初始轮廓;再利用含有形状能量的主动轮廓模型进行轮廓的演化,使其接近真实的目标边缘,获得期望的图像分割结果。实例验证和比对实验结果表明,与传统的主动轮廓模型相比,该方法在图像分割的准确性和抗噪性方面有很大的提升。
任守纲马超徐焕良
关键词:图像分割
基于分水岭和梯度的蝴蝶兰图像分割方法被引量:21
2012年
利用图像识别技术采集设施蝴蝶兰生长参数,从而对花期进行调控,是提高蝴蝶兰种植效益的重要手段,而如何把蝴蝶兰图像与自然背景图像进行分割与提取,是图像识别的关键。该文利用彩色梯度算法,提取出蝴蝶兰自然图像的梯度图像,利用阈值找出梯度图像的显著部分(即图像中的显著边缘),同时利用水域分割方法对源图像进行分割,产生过分割图像,然后利用显著边缘图像对过分割图像进行判断,去除不显著的"水坝"并令其两边水域相融合,从而达到极大的抑制过分割的目的,最后再根据区域合并准则合并相似的区域,得到蝴蝶兰目标物图像。针对20幅蝴蝶兰图像,通过与人工分割的方法进行对比试验,结果表明,该文提出的基于梯度和分水岭的分割算法能够很好地从自然背景中提取出蝴蝶兰图像,分割正确率达到了92.6%。
任守纲马超谢忠红徐焕良陈发棣
关键词:图像识别梯度法
共1页<1>
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